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人腦的運作不僅依靠神經元之間的突觸連結來傳遞訊號，更透過內在可塑性（intrinsic plasticity）進行自我調整：神經元會隨著經驗而變得更加敏感，或逐漸遲鈍，這使得大腦能靈活因應環境變化。然而，傳統人工智慧半導體一直難以模擬這種高度彈性。韓國科學技術院（KAIST）28 日宣布，材料科學與工程系金京敏教授團隊 已成功開發出一種「頻率切換神經元電路（frequency switching neuristor）」，能夠在晶片中再現這種大腦適應機制。
模仿大腦「習慣化」與「敏感化」
所謂內在可塑性，是大腦適應性的核心，例如人在多次聽到同一聲音後，驚訝反應會逐漸減弱（習慣化），而在反覆訓練下對特定刺激反應會更快（敏感化）。研究團隊利用這一概念，結合「揮發性莫特記憶體（volatile Mott memristor）」與「非揮發性記憶體（non-volatile memristor）」，打造出能同時短暫反應並長期記憶輸入訊號痕跡的混合裝置。透過調整電阻與神經脈衝的交互作用，該裝置能自動改變訊號發射頻率，成功模擬人腦的學習與適應過程。
這項突破象徵腦啟發半導體邁入新階段。相較於單純模仿突觸的強弱調整，這種具備 「自我頻率調控」 的裝置，更接近人腦的計算模式。若未來能實際應用於超低功耗晶片，將有助於解決現行 AI 半導體在能效與靈活性上的瓶頸。尤其在邊緣運算與智慧感測領域，這類技術有望帶來能效比提升數十倍的潛力。（原文出處）
