限制工程师复制大脑能效和古怪计算技能的一个原因是，他们缺少一种可以独自发挥神经元作用的电子设备。为此，我们需要一种特殊的设备，该设备的特性比尚未创建的任何设备都要复杂。

　　惠普实验室的Suhas Kumar，现任德克萨斯A＆M的R. Stanley Williams和斯坦福大学学生Ziwen Wang发明了一种满足这些要求的设备。使用简单的直流电压作为输入，该设备不仅输出一些其他设备可以管理的简单尖峰（spike），还输出整个神经活动，包括尖峰爆发（bursts of spikes），自我维持的振荡（self-sustained oscillations）以及其他发生在你的大脑中的事情。他们上周在《自然》杂志上描述了该装置。

       新器件结合了电阻，电容和莫特忆阻。最关键的部分是纳米薄的氧化铌（NbO2）层。

　　它将电阻，电容和所谓的 Mott memristor 全部集成在同一设备中。忆阻器是一种以电阻形式保存流过它们的电流的器件。Mott memristor 具有附加功能，因为它们还可以反映温度驱动的电阻变化。处于Mott过渡状态的材料根据其温度在绝缘和导电之间转换。这是自19世纪60年代以来就已经出现的特性，但是直到最近才在纳米级设备中进行了探索。

　　过渡发生在忆阻器中的纳米级氧化铌条（sliver of niobium oxid中。在此，当施加直流电压时，NbO 2会稍微发热，从而使其从绝缘转变为导电。一旦发生这种切换，电容中累积的电荷就会流过。然后，设备冷却到刚好足以触发转换回绝缘状态。结果是电流尖峰类似于神经元的动作电位。

　　威廉姆斯说：“我们已经努力五年了。” “在一个很小的纳米级材料结构中，正在发生很多事情。”

　　根据Kumar的说法，忆阻器发明者Leon Chua预测，如果绘制出可能的设备参数，则行为稳定的区域之间将存在混沌行为区域。在某些混沌区域的边缘，可以存在执行新的人造神经元功能的设备。

　　威廉姆斯（Williams）将其归功于库马尔（Kumar），因为她努力地微调设备的材料和物理参数，最终找到了有效的组合。他说：“您不会偶然发现它。” “在看到这一特性之前，一切都必须是完美的，但是一旦您能够制造出这种东西，它实际上就非常坚固且可重复。”

　　他们首先通过构建spiking 版本的布尔逻辑门（NAND和NOR），然后通过构建小型模拟优化电路来对器件进行测试。

　　要将它们变成实用的设备并将其扩展到可能挑战当今机器的有用系统的工作量很大。例如，库玛（Kumar）和威廉姆斯（Williams）计划探索在不同温度下经历Mott transitions的其他可能材料。NbO2的发生在令人担忧的800摄氏度。该温度仅发生在纳米级的薄层中，但放大到数百万个设备，这可能是一个问题。

　　其他人已经研究了钒氧化物（vanadium oxide），该钒氧化物在更舒适的60°C下转变。但是，威廉姆斯说，鉴于数据中心的系统通常在100°C下运行，该温度可能太低。

　　甚至可能有些材料可以使用其他类型的过渡来达到相同的结果。威廉姆斯说：“发现洋蓟材料 （ goldilocks material ）是一个非常有趣的问题。”