电子脑的学习需要以软件仿真(较缓慢)或是硬件仿真(较快速)真实人脑的忆阻器组件，即所谓的“突触”(synapse)。为此，美国阿肯色大学(University of Arkansas)与法国的研究人员连手，成功地从铁电材料和生物结构中打造出快速反应的人工突触。
由突触连接的前神经元和后神经元；神经突触的传递由神经元突波的因果关系(Δt)进行调节 （来源：University of Arkansas）
研究人员表示，他们所打造的人工突触专用于自主学习应用，为打造具有与人脑相似的大型人工智能(AI)电子脑开启了大门。
电子脑中的人工突触展现其可塑性——即增强记忆力以提高反复学习训练的能力，以及减弱仅出现一次或偶发的训练记忆。突触的可塑性对于模拟真正的人脑至关重要。
为了达到这个目标，法国科学家从超薄的铁电穿隧接面着手，在电压脉冲流经时改变其导电性，从而调谐记忆的强弱。换言之，当记忆的部份变得越来越强、越来重要，就会更经常被感知或记忆；而那些仅出现一次或偶发的记忆则会变得越来越弱，最终逐渐消失。
在对于流经许多(或少数)脉冲敏感的人工脑中，研究人员利用每个人工脑细胞(神经元)之间夹在突触连接之间的铁电材料，可分别使记忆连接变得越来越强或越来越弱。
铁电忆阻器；其中的BiFeO3 (BFO)穿隧阻障层夹在(Ca,Ce)MnO3 (CCMO)底部电极与Pt/Co顶部次微米柱之间；图中的YAO是指铝酸钇(YAlO3) （来源：University of Arkansas）
Bin Xu和Laurent Bellaiche为研究人员提供了一个有关突触如何发展或缩小的微观记录，从而使未来的研究人员能够更轻松地创造更大的自主学习网络。阿肯色大学的研究人员并提供详细的计算机仿真来支持法国科学家所测量的铁电穿隧接面功能。
编译：Susan Hong
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