模仿真实脑细胞的人工神经元，实现高效人工智能

这篇文章强调了神经形态计算的重大进展。 使用基于离子的扩散忆阻器来模仿真实的大脑过程，是朝着更节能和紧凑的人工智能系统迈出的有希望的一步。 创建类似于自然智能的基于硬件的学习系统的潜力尤其令人兴奋。 但是，与传统方法或其他神经形态方法相比，本文缺乏关于这些人工神经元的性能指标的具体信息。 需要进一步的研究来评估该技术在实验室之外的可扩展性和实际应用。

• •南加州大学的研究人员使用基于离子的扩散忆阻器开发了人工神经元。
• •这些神经元模仿真实的脑部过程进行信号传输和处理。
• •该技术为节能且紧凑的人工智能系统提供了潜力。