类脑器件：人工突触簇实现神经形态感官推理

研究背景

在神经科学领域，因果推断（Causal Inference）被认为是大脑区分“相关性”与“因果性”的核心机制，是生物智能区别于人工智能的关键能力之一。人类与动物能够根据不同感官输入的时间与空间关系，主动判断事件之间的因果链条。例如，响尾蛇能将红外感知与视觉感知信号进行整合，推断出猎物的真实位置。多感官因果推断体现了神经系统对多模态信息的复杂处理与逻辑推理能力，涉及感知、推理、判断、决策等多个过程。

在神经形态电子学（Neuromorphic Electronics）研究中，实现类似生物大脑的因果推断仍是一项重大挑战。现有神经形态系统主要聚焦于信号融合及模式识别，能够有效模拟突触可塑性和记忆行为，但难以在硬件层面判断不同模态信号间的因果关系和时空一致性。因此，在器件层面实现多模态信息的因果分析与关联判断，对发展具备推理与理解能力的类脑智能系统具有重要意义。

针对这些挑战，北京航空航天大学蒋程鹏副教授、南开大学徐文涛教授、日本北海道大学竹井邦晴教授联合团队，提出了一种基于混合可塑性人工突触簇（Artificial Synaptic Cluster）的神经形态多感官推理系统（Artificial Neuromorphic Multisensory Inference System, ANMIS）。该系统通过集成具备多时间尺度可塑性的突触晶体管阵列，在硬件层面实现了红外与超声信号的并行处理，并通过评估信号的时空一致性实现因果关系判断，从而成功模拟了生物神经系统中多感官整合与因果推断的核心过程。相关成果以题为《Neuromorphic multisensory inference using mixed-plasticity artificial synaptic cluster》的论文发表于Cell出版社旗下知名期刊Device。

研究成果

研究团队利用兼具长时程可塑性（LTP）和短时程可塑性（STP）的双沟道突触晶体管阵列构建了人工突触簇，用于并行处理快速编码和慢速编码的多模态传感信号。通过全溶液制造工艺，在InZnO氧化物沟道表面选择性吸附具有配体包覆的金纳米颗粒，实现了电荷俘获与离子迁移的协同调控，在硬件层面复现了生物突触的短期与长期记忆行为。基于此突触簇结构，团队构建了神经形态多感官推理系统（ANMIS），实现了红外与超声信号的跨模态整合处理。该系统可评估多模态信息之间的时空一致性，进而实现因果判断与感知增强。实验结果表明，该系统在无需外部计算资源和神经网络算法的情况下，实现了94.2%的因果推断准确率与95.3%的物体识别准确率。进一步地，研究团队将该系统集成至移动机器人平台，实现了在动态环境下的多模态感知与目标识别，验证了其在类脑感知推理与机器人智能感知中的可行性。

研究亮点

1. 混合可塑性突触设计：构建了由STP与LTP双沟道突触晶体管组成的人工突触簇，实现了多时间尺度的突触可塑性与感知记忆特性。

2. 硬件级因果推理：系统在器件层面实现了多模态信号的时空一致性判断与因果关系推断功能，在无需外部计算资源和神经网络训练的情况下即可获得高准确率。

3. 类脑多感官整合机制：模拟响尾蛇神经系统对多模态信息的感知与整合，实现了同源信号的有效整合与感知增强。

4. 全溶液法制备工艺：采用低温溶液法制备类脑器件，具备结构可扩展性与柔性电子兼容性，为大规模神经形态集成提供了工艺基础。

5. 移动机器人应用验证：系统集成至移动机器人平台后，可在动态与复杂环境中实现目标识别和自主决策，展示出硬件级的“感知、推理、行动”闭环能力。

图文导读

Figure 1. Multisensory inference and integration in snakes and the brain-inspired ANMIS

Figure 2. Characterization and performance of the artificial synaptic cluster

Figure 3. Neuromorphic multisensory integration of non-human sensory cues for sensory expansion

Figure 4. Demonstration of multisensory causal inference using the ANMIS

Figure 5. Demonstration of multisensory object recognition through perceptual enhancement

总结与展望

本研究提出了一种基于溶液处理工艺制备的混合可塑性人工突触簇（Artificial Synaptic Cluster），通过在氧化物沟道表面选择性吸附金纳米颗粒，实现了器件的突触可塑性调控。多晶InZnO沟道通过离子栅极调控实现了短时程可塑性，而配体包覆的金纳米颗粒作为电荷俘获中心引入了长时程可塑性。该人工突触簇能够同时模拟生物突触的多时间尺度记忆行为，为实现神经形态多感官推理奠定了器件基础。基于该突触簇构建的神经形态多感官推理系统（ANMIS），实现了红外与超声信号的时空一致性分析与因果关系判断。该工作集成了多模态感知、时空编码与多时间尺度突触处理，为实时感知与认知推理提供了新的体系架构。未来，研究团队将进一步提升人工突触簇器件的长期可靠性与环境适应性，并探索其在具身智能机器人中的集成与应用。该工作有望在灾害救援、无人驾驶、极端环境探测、增强现实等场景中发挥重要作用，推动具备因果理解与实时决策能力的类脑智能系统的发展。

原文链接：

Neuromorphic multisensory inference using mixed-plasticity artificial synaptic cluster

https://doi.org/10.1016/j.device.2025.100897