【导读】在算力需求爆炸式增长的今天，传统计算机架构正逐渐面临容量、性能与能耗的多重瓶颈。神经形态计算作为模仿大脑信息处理机制的前沿技术，被视为打破这一困局的关键路径。然而，稀缺的稀土资源和昂贵的制造工艺，却为其大规模发展设下了障碍。近日，一项来自俄亥俄州立大学的研究带来了令人振奋的突破：科学家们利用香菇的菌丝网络，成功构建出具备高效计算与多重优异特性的“真菌忆阻器”。
神经形态计算：向大脑学习的高效能架构
神经形态计算的核心在于借鉴生物大脑数十亿年进化所形成的信息处理机制。这种架构天然具备高能效、强适应性和并行处理能力，有望在机器人、自动驾驶等实时性要求极高的场景中发挥关键作用。而实现这一目标的关键元件之一，就是被称为“忆阻器”的电子器件。
忆阻器能够模拟神经元之间的连接与信号传递，具备独特的电学特性，支持现场学习和自适应调整。同时，它还能在同一器件中集成存储与处理功能，从而大幅降低功耗与延迟，是构建类脑系统的理想基础元件。
香菇菌丝：可持续的“绿色”忆阻材料
长期以来，忆阻器的制造依赖于稀土金属等稀缺资源，不仅成本高昂，也对环境构成挑战。俄亥俄州的研究团队将目光转向了自然界的另一类“智能网络”——真菌菌丝。他们发现，香菇的菌丝体不仅来源广泛、可生物降解，还能在电信号刺激下传递类似神经元反应的“尖峰信号”，表现出作为忆阻材料的巨大潜力。
研究过程中，团队通过精确的干燥与再水合处理，调控菌丝的导电性能，使其在保持稳定电学行为的同时，避免因水分过多而影响器件功能。经过反复实验，香菇菌丝忆阻器在多种电压、波形与频率条件下均表现出色。
性能卓越：高频运行与多重抗性
在作为随机存取存储器（RAM）的测试中，香菇菌丝忆阻器展现出令人瞩目的性能：它能够在高达5,850 Hz的频率下稳定运行，准确率达到90% ± 1%。这一结果证明了其在高频计算任务中的可靠性。
更令人惊喜的是，这种基于生物材料的忆阻器还表现出抗脱水与抗辐射的特性。这些特性使其在极端环境下——例如深空探测、航天设备或长期野外作业中——具有独特的应用优势。
应用前景：从边缘计算到绿色电子
研究团队指出，香菇菌丝忆阻器在边缘计算、航空航天和嵌入式系统等领域拥有广阔前景。其低功耗、轻量化与抗辐射的特点，能够有效满足这些场景中对硬件性能与耐受性的严苛要求。
此外，真菌忆阻器的成功研发，也为可持续电子学开辟了新方向。它不仅在材料层面实现了环保与可降解，更在系统层面架起了“生物电子学”与“非常规计算”之间的桥梁，为未来构建真正绿色、高效的计算系统提供了全新思路。
