为了达到生物神经网络的能量效率和计算能力，需要新的硬件系统和范式，其中需要在空间和时间域中处理信息。电阻式开关存储器（RRAM）是实现具有高能效和可扩展性的大规模神经形态计算系统的关键设备。但用基于RRAM的电路演示一整套时空基元仍然是一个悬而未决的挑战。鉴于此，来自米兰理工大学的Daniele Ielmini从人类听觉系统的神经生物学过程中获得灵感，研究出了通过易失性RRAM设备进行忆阻拓扑映射的神经形态电路。

文章要点：

1) 该研究表明，基于广义随机设备级方法，研究展示了耳蜗信号处理的主要特征，即信号的对数积分和声位映射；

2) 此外，该研究证实，研究的音调分类适用于语音识别，并且，这些结果支持用于时间信号物理处理的忆阻器件，从而为节能、高密度神经形态系统提供了铺垫。

参考资料：

Milozzi, A., Ricci, S. & Ielmini, D. Memristive tonotopic mapping with volatile resistive switching memory devices. Nat. Commun. (2024).

DOI：10.1038/s41467-024-47228-1

https://doi.org/10.1038/s41467-024-47228-1