人工神經元模仿大腦細胞：邁向高效能AI的一大步

「不同於僅透過數學模型模擬大腦活動的數位處理器或早期神經形態晶片，這些新型神經元在物理上重現了真實神經元的運作方式。」這項突破性的進展，為神經形態運算帶來了全新的可能性，也為解決當前AI運算所面臨的能源效率挑戰，開闢了一條嶄新的道路。

能源效率的瓶頸：AI發展的隱憂

現代AI發展迅猛，各項應用如雨後春筍般湧現。然而，光鮮亮麗的背後，卻隱藏著一個不容忽視的問題：能源消耗。如同跑車擁有強大馬力，卻也耗油驚人，大型AI系統的運算能力雖強，但其能源需求也相當可觀。這不僅增加了運營成本，也對環境造成了壓力。尋找更具能源效率的AI運算方式，已成為當前學術界和產業界面臨的重要挑戰。

「重點不在於我們的晶片或電腦是否夠強大，而是它們是否夠有效率。它們消耗了太多能源。」

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神經形態運算的演進：從模擬到物理複製

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為了突破傳統馮紐曼架構的限制，科學家們開始探索神經形態運算的可能性。早期神經形態晶片多半仰賴數學模型來模擬大腦的活動，但這種模擬始終與真實的大腦運作存在差距。南加州大學（USC）的研究團隊，透過開發出能夠物理複製真實大腦細胞電化學行為的人工神經元，實現了一項重大突破。這項創新不僅超越了傳統的模擬方法，更為神經形態運算帶來了實質性的進展。要了解更多細節，可以在學術期刊和USC的官方新聞中搜索 “Artificial Neurons Mimic Brain Cells”。

擴散式憶阻器：模仿大腦的離子傳輸機制

這項研究的核心在於「擴散式憶阻器」（diffusive memristor）的設計。傳統的矽基系統依靠電子流來傳輸資訊，而擴散式憶阻器則模仿大腦利用離子（如鉀、鈉、鈣）傳輸資訊的方式，利用銀離子的運動來傳輸資訊。相較於電子，離子運動的能量效率更高，更接近大腦的運作模式。

「銀易於擴散，並為我們提供了模擬生物系統所需的動力學，因此我們可以用非常簡單的結構實現神經元的功能。」

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微型化設計：單電晶體足跡

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另一個重要的突破是人工神經元的微型化。過去的神經形態晶片，每個神經元可能需要數十甚至數百個電晶體才能實現，這限制了晶片的集成度和效率。而新型的人工神經元，僅需單個電晶體的足跡即可實現，大幅提升了空間利用率和集成密度，為構建大規模神經形態系統奠定了基礎。

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硬體式學習：更接近大腦的運作方式

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傳統電腦的學習仰賴軟體，需要大量的運算資源和時間。而大腦則透過離子在細胞膜上的移動來進行學習，這是一種更具能源效率且更具適應性的方式。新型人工神經元透過模擬大腦的離子傳輸機制，實現了硬體式學習，使AI系統能夠更快速、更有效地適應新的環境和任務。

「大腦透過離子在細胞膜上的移動來學習，從而在硬體中，或更精確地說，在人們可能稱之為『濕件』的物質中，實現了能源效率和適應性學習。」

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未來的挑戰與展望

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雖然這項研究取得了顯著的進展，但仍面臨一些挑戰。例如，目前使用的銀離子與標準的半導體製造工藝並不完全相容。未來的研究方向包括尋找與標準工藝相容的替代離子材料，以及將大量人工神經元集成到更大的系統中。更令人興奮的是，這種模仿大腦的系統，有望幫助我們更深入地了解大腦本身的工作方式。

「更令人興奮的是，這種忠於大腦的系統，或許能幫助我們發現關於大腦如何運作的新見解。」

這項研究不僅為AI的發展開闢了新的途徑，也為我們理解大腦的奧秘提供了新的工具。隨著研究的深入，我們有理由相信，未來的AI將更加智慧、高效，並與人類社會更加和諧地共存。

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University of Southern California. (2025, November 5). Artificial neurons that
behave like real brain cells. ScienceDaily. Retrieved November 5, 2025 from
www.sciencedaily.com/releases/2025/11/251105050723.htm\n—\n Story Source:
Materials provided by University of Southern California. Note: Content may be edited for style and length.