仿生神經元：模仿人腦，突破AI能耗困境，開啟節能運算新紀元！

「人腦處理龐大數據的效率遠勝於當前的人工智慧模型，而其耗能卻極低。這激勵了科學家們開發仿生神經元，以實現更節能的運算。」 – Shuai Fu, 麻省大學阿默斯特分校研究領導作者。

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人工智慧的能耗挑戰：仿生神經元的崛起

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現今，人工智慧模型的快速發展，特別是大型語言模型（LLM）如ChatGPT，展現了驚人的能力。然而，這些模型的背後卻隱藏著巨大的能源消耗。與人腦相比，LLM的能耗往往高出數百甚至數千倍。這種能源效率的巨大差距，促使科學家們開始尋求更節能的運算方式，而仿生神經元正是在這個背景下應運而生。仿生神經元旨在模仿生物神經元的結構和功能，以期實現更接近人腦的能源效率。

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低電壓運算的突破：0.1伏特的奇蹟

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傳統的人工神經元往往需要較高的電壓才能運作，這不僅導致了能源浪費，也限制了它們與生物系統的整合。然而，麻省大學阿默斯特分校的研究團隊成功開發出了一種新型仿生神經元，其運作電壓僅為0.1伏特，與人體內的神經元電壓相當。這一突破性的進展，為實現高效能且與生物相容的電子設備開闢了新的道路。想像一下，未來的穿戴式感測器將不再需要繁瑣的訊號放大器，可以直接與人體進行自然的互動，這將是醫療健康領域的一大福音。

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細菌奈米線的妙用：地桿菌的貢獻

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這個新型仿生神經元的成功，離不開一種特殊的材料：由地桿菌（Geobacter sulfurreducens）合成的蛋白質奈米線。地桿菌是一種具有特殊能力的細菌，它能夠產生電能。研究團隊巧妙地利用地桿菌的這一特性，將其合成的蛋白質奈米線應用於仿生神經元的製造中。這種基於生物材料的設計，不僅降低了能源消耗，也為生物電子學的發展提供了新的可能性。地桿菌的故事告訴我們，自然界中蘊藏著無窮的智慧，等待我們去發掘和利用。


穿戴式感測器的革新：告別訊號放大器


目前的穿戴式感測器需要對生物訊號進行放大，才能進行有效的分析和處理，這不僅增加了設備的複雜性，也提高了能源消耗。然而，基於低電壓仿生神經元的感測器，可以直接感測和處理生物訊號，而無需額外的訊號放大器。這意味著未來的穿戴式感測器將更加輕巧、高效、節能，並且能夠更精準地監測人體的生理狀態。我們可以期待，這種新型感測器將在健康監測、疾病預防和運動科學等領域發揮重要的作用。

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生物相容性的未來：人機交互的新紀元

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仿生神經元的低電壓運作和生物相容性，使其成為人機交互領域的理想選擇。未來的電子設備可以直接與人體的神經系統進行無縫連接，實現更自然、更直觀的交互方式。例如，我們可以利用仿生神經元來開發新型的義肢，使其能夠更精確地接受大腦的控制，並提供更真實的觸覺回饋。此外，仿生神經元還有望應用於腦機介面（BCI）的開發，幫助癱瘓患者恢復運動能力，並實現更高效的人機協作。

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多方支持的科研：產學研合作的典範

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這項關於仿生神經元的研究，得到了包括美國陸軍研究辦公室、美國國家科學基金會、美國國家衛生研究院和艾爾弗雷德·P·斯隆基金會在內的多個機構的資助。這不僅證明了這項研究的重要性和潛力，也體現了產學研合作的重要性。透過各方的共同努力，我們可以加速科技的創新和應用，為人類社會帶來更多的福祉。若想了解更多關於該研究的細節，可以在學術資料庫中搜尋關鍵字，如 “artificial neuron,” “protein nanowire,” 和 “Geobacter sulfurreducens” 等。

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University of Massachusetts Amherst. (2025, October 14). Scientists build
artificial neurons that work like real ones. ScienceDaily. Retrieved October 14,
2025 from www.sciencedaily.com/releases/2025/10/251013040335.htm\n—\n Story Source:
Materials provided by University of Massachusetts Amherst. Note: Content may be edited for style and length.