小小電子元件，如何打造大腦的節奏？

極簡神經元硬體的驚人力量
想像你正在走路，每一步的節奏、每一次呼吸的律動，似乎不假思索自然發生。事實上，這背後有一群「節拍器」式的神經元默默掌控著。科學家們一直渴望把這種節奏感、記憶與適應能力帶進機器世界。但過去，這通常需要龐大又複雜的系統。現在，一項來自巴黎薩克雷大學的新研究提出了驚人的答案：只用極簡單的硬體元件，就能模擬出大腦中最基本又最關鍵的神經功能！
圖 1｜神經訊號與簡化模型的對比。生物神經元與Hopfield模型的對照示意圖。紅色區域代表生物神經元從訊號傳導到突觸的過程；藍色區域為Hopfield網絡中，將神經元簡化為數位變數、突觸簡化為參數連結。這張圖幫助我們了解仿生神經系統與傳統數位模型的基本差異。 （資料來源：Wu, d'Hollande, Du, & Rozenberg, 2025, Figure 1）

重新想像神經網絡：從龐然巨物到掌中玩具
過去，想打造一個仿生神經網絡（Spiking Neural Network, SNN），就像要建造一座小型工廠，不僅需要大量資源，也需要精密調控。這篇研究顛覆了常識，他們只用：
● 一顆會記憶電流歷史的特殊開關（memristor），模擬神經元發送電脈衝；
● 一個模仿神經突觸放電的小模組，實現興奮或抑制的訊號傳遞。
這麼簡單的組合，不僅能發出脈衝，還能學會記住、適應、甚至自己打節奏！
圖 2｜極簡神經單元（Neurosynaptic Unit）架構。極簡神經單元的模組化設計示意圖。圖中顯示，一個發送脈衝的神經元（左側）、一個雙重積分突觸模組（中央黃色區塊）與接收脈衝的神經元（右側）串接，構成可以自由組裝的「神經元 × 突觸」基本單位。這是實現極簡Spiking Neural Network (SNN) 的基礎。（資料來源：Wu, d'Hollande, Du, & Rozenberg, 2025, Figure 3(a)）

小小元件的大智慧：從記憶到節奏
這套「神經小組合」展現了令人驚嘆的能力：
🔹 自我記憶（Working Memory）
只需單一神經元，就能「記住」先前的刺激，即使外界訊號消失，也能靠自我回饋持續一段時間。就像一盞小夜燈，即使電源微弱，仍能溫柔地亮著。
🔹 自我適應（Adaptation）
神經元會根據輸入的強弱，調整自己的活動頻率。這種調整，就像一根懂得自我調音的琴弦，遇到外界變化時，自動微調自己保持最佳狀態。
🔹 自我節奏（Central Pattern Generator, CPG）
兩個互相影響的小神經單位，竟然能自己形成規律有序的節奏——就像人體中負責走路節拍的小節拍器！
更有趣的是，這些行為背後的物理過程，竟然和高中物理課裡的受驅動簡諧振盪子（spring-mass oscillator）不謀而合！
圖 3｜小小電子元件打出生命節奏。受驅動簡諧振盪行為的示意圖。這個由極簡神經元與自我抑制突觸組成的單元，產生了週期性爆發（burst）與靜默（silent period）交錯的節奏，就像彈簧在擺動。這種「自我節奏」正是大腦許多運動控制系統的基礎原理。（資料來源：Wu, d'Hollande, Du, & Rozenberg, 2025, Figure 13）

技術應用：讓機器也擁有自然的律動
這套極簡神經系統，雖然看起來小小的，但應用潛力巨大：
● 智慧義肢：能跟隨使用者意念，自然調整動作節奏。
● 腦機介面：幫助患者以自然的神經節奏控制外部裝置。
● 災害救援機器人：在瓦礫中靈活移動，需要即時適應與節奏控制。
● 環境監測穿戴裝置：低耗能、高適應性，非常適合長期自主運作。

走向未來：讓每個機器都有「小腦袋」
這項研究為神經工程與智慧硬體開啟了新路。未來，我們可能不再需要依賴龐大、昂貴的神經模擬系統，而是像搭積木一樣，用幾顆微小元件，就能組建出會學習、會適應、會記憶的智慧裝置。
從機器人、自駕車到醫療輔具，讓機器也擁有自然的律動與思考能力，不再只是冷冰冰的工具，而是成為真正懂得「節奏」與「變化」的夥伴。

🌟 小提醒
如果你下次感受到自己走路的步伐、打字的節奏、甚至是無意識地呼吸，不妨想一想：也許未來的機器人，就正在模仿你的節奏，和你一起「呼吸」呢！


作者：林樂瑞


參考資料：Wu, J., d'Hollande, A., Du, H., & Rozenberg, M. (2025). Dynamics of neural motifs realized with a minimal memristive neurosynaptic unit. Physical Review Applied, 23(3), 034030.

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