声波为神经形态芯片带来模拟大脑的优势

神经形态计算通过模仿大脑的运作方式，能够显著降低能耗，但现有设备的连接复杂性远不及人脑。人脑每个神经元拥有数千个突触，而小脑中的浦肯野细胞甚至可达十万个，这使得人脑能将不同信息组合、比较并做出情境响应。相比之下，大多数神经形态芯片仅相当于一个“人工突触”，构建类似人脑的神经元需要大量布线，增加能耗和复杂度。

亚利桑那大学的研究团队另辟蹊径，利用声波（即phi-bit）来构建更接近生物神经元的声学突触。phi-bit通过声波相位编码多个值，支持量子风格的逻辑门和并行计算，且多个phi-bit可共用一个空间。研究者用三根铝棒（每根长约60厘米、宽1.25厘米）通过环氧树脂粘合，两端以蜂蜜粘贴超声波发射器和传感器。声波在铝棒中传播并相互作用，通过调节相位模拟突触可塑性——即记忆的强化或消退。

在分类150朵鸢尾花的实验中，该声学突触仅需39个参数即达到96.7%的准确率，比传统多层感知器（MLP）快20%，且功耗仅为电子神经形态硬件的十分之一。研究还利用拓扑声学原理，使声波在几乎无能量耗散的情况下传播，进一步提升了效率。英特尔等公司的神经形态芯片虽已商用，但连接数有限，而声波方法可实现更紧凑、并行的计算。

更令人兴奋的是，该设备能模拟多巴胺、血清素等神经调节物质的作用。只需增加一根铝棒，即可模拟学习中的快速反应（如多巴胺效应）和慢性压力等长期适应过程。这使得未来神经形态硬件能用同一电路在不同情境下执行不同功能，无需为每项任务设计独立网络。桑迪亚国家实验室的研究员布拉德·艾莫尼评价说：“这开辟了值得思考的新机遇。”相关论文于6月12日发表在《科学进展》上。