Memristor driven by self-propelled particles (Active Matter) PhD

该项目探索使用非易失性忆阻器来模拟人工神经元，重点研究一种称为扩散型忆阻器的器件。这些器件在电压作用下，银簇穿过二氧化硅层移动，从而改变电阻，并产生类似于生物神经元的电脉冲。该系统工作原理类似于一个包含忆阻器、电容器和电阻器的简单电路，能将稳定电压转换为脉冲信号。 我们希望通过用具有自主运动能力的活性粒子——例如合成的Janus粒子或微生物——替代被动的银簇，来改进这一系统。这些粒子可利用内部能量或化学能自行移动。这有望构建出混合型生物电子系统，其中活体或活性组分有助于控制忆阻器中的类神经元脉冲行为。 通过结合生物与人工元件，这种方法可能实现更节能的神经形态计算系统。它为先进的类脑人工智能硬件以及更高效的脑机接口开辟了新可能，包括未来能够直接与神经组织通信的脑植入装置。