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让电脑像人类大脑一样学习和记忆，一直是人工智能领域的终极挑战。人类大脑拥有约850亿个神经元和数万亿个神经突触，这些突触具有高度可塑性，能够根据经验动态调整连接强度（即突触可塑性），这是学习、记忆和神经修复的基础。

近日，清华大学信息科学与技术国家实验室的科研团队在《纳米快报》（Nano Letters）上发表论文，报道了全球首个能够模拟人类大脑神经突触可塑性的人工神经突触。这一突破性成果使人工系统首次具备了类似生物突触的动态调节能力，为开发真正具有学习和自我修复能力的人工智能硬件铺平了道路。

突触可塑性是神经科学的核心概念，包括长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）等机制，这些机制允许神经元根据活动模式改变突触传递效率。此前的人工神经元和突触虽已实现基本信号传递，但缺乏这种可塑性，因而无法模拟学习过程。

清华大学团队采用氧化铝（Al₂O₃）和扭曲双层石墨烯（twisted bilayer graphene）构建了人工突触器件。通过施加不同电压，他们能够精确调控器件的电导状态，模拟突触权重的增强和抑制。实验表明，该器件可重现生物突触的短期和长期可塑性，包括脉冲时序依赖可塑性（STDP）等关键特性。

这一成果不仅为神经形态计算提供了新型硬件基础，还有望推动类脑芯片的发展，使人工智能系统在能耗和适应性上更接近生物大脑。未来，该技术或可应用于智能机器人、脑机接口以及神经修复等领域。