有件事我完全沒預料到：基于真菌的電子器件或許能在某種類神經計算中派上用場。等等，這到底是怎么回事？

事情是這樣的：美國俄亥俄州立大學的研究人員近期發現，一些常見的食用菌（比如香菇）可以被培養并 “訓練” 成有機憶阻器—— 一種能夠記住過往電學狀態的電子元件（圖 1）。

圖 1：基于真菌憶阻器搭建的易失性存儲電路

研究人員使用真菌憶阻器和傳統插件式原型板搭建了易失性存儲電路。

他們的演示表明，這些基于香菇的器件不僅能表現出與半導體芯片相似、可重復的存儲效應，還可用于制造其他低成本、環保、類腦計算的元器件。

說實話，人們很容易對這類研究嗤之以鼻，因為它們既沒有使用稀有材料，也沒有昂貴精密的儀器或復雜的實驗室裝置。

“冷門” 研究的潛力

從科技發展史中能得出一個結論：重大突破往往來自意想不到、最初被忽視的研究。你永遠無法預知哪項 “不起眼” 的成果會石沉大海，哪一項會被繼續深挖，并最終成為某些重要、甚至顛覆性成果的基礎。

20 世紀 30 年代，伊西多?艾薩克?拉比發明了利用分子束磁共振測量當時未知的原子核磁矩的方法（并因此獲得 1944 年諾貝爾物理學獎）—— 這無疑是一項非常前沿的成果 —— 但當時科學界的普遍看法是：“知識上的重大進步，但然后呢？”

直到三十年后，雷蒙德?達馬迪安博士才意識到這一現象可用于人體內部成像和腫瘤檢測。他通過小規模實驗驗證了這一概念，并在 1977 年研制并演示了第一臺全身核磁共振系統，也就是現在的 MRI。（類似地，第一臺激光也曾被嘲諷為 “一個在尋找問題的解決方案”，而我們都知道后來的故事。）

研究團隊蘑菇憶阻器項目詳情

為探索這種新型憶阻器的性能，研究人員培養了香菇和雙孢蘑菇樣本。成熟后將其脫水以保證長期穩定性，接入基礎電子電路，再用不同電壓和頻率進行電刺激。

他們在蘑菇的不同位置連接導線和探針，因為蘑菇不同部位具有不同的電學特性。根據施加的電壓和連接點位置，他們觀察到了一系列截然不同的性能表現。

研究團隊發現，當用作讀寫存儲器（即 RAM）時，這種蘑菇憶阻器能夠以最高 5.850 kHz 的頻率在電學狀態間切換，準確率約 90%。隨著電壓頻率升高，性能會下降，但就像真正的大腦一樣，可以通過在電路中連接更多蘑菇來修復性能。

在電學測試中，研究人員對每個樣本施加交流電，并使用數字示波器測量相應的電流 - 電壓（I–V）特性。

為提取準確的電流值，每個樣本都串聯一個已知阻值的分流電阻，采用標準分流測量方案（圖 2）。為全面研究 4 種菌絲覆蓋密度不同樣本的類憶阻行為，研究人員分別使用方波和正弦波進行電壓掃描。

圖 2：通過測量已知分流電阻兩端電壓來確定電流

研究采用標準測量方法：通過測量已知分流電阻兩端的電壓，計算流過樣本的電流。

方波用于檢測基于閾值的陡峭電阻變化，而正弦波輸入則能揭示更細微、連續的類存儲行為。這種雙波形方案能夠在 I–V 曲線中識別出滯回環，這是憶阻器功能的關鍵特征。

研究團隊還設計了另一套電路，用于測試兩個串聯真菌樣本的易失性存儲特性（前提是真菌表現出類憶阻行為）。測試設定一個任意模擬電壓值為高電平，低于該閾值則為低電平。頻率范圍從 200 Hz 開始，最高到 5.85 kHz。

考慮到憶阻器的極性特性，研究人員又基于 Arduino 微控制器開發板設計了一套電路。該電路包含由兩個憶阻元件組成的分壓電路，可以設置與讀取操作極性相反的電壓（圖 3）。

圖 3：用于易失性存儲測試的評估電路

該電路用于對真菌樣本進行易失性存儲特性測試。

所用電壓均約為 5 V。連接的 Arduino UNO 在讀取憶阻電橋時，通過一個數字輸出引腳循環向包含半整流正弦波的繼電器施加高電平信號，從而為分壓器充電。

這一過程會引發電阻不對稱性：靠近輸入端的憶阻器電阻減小，而輸出端的憶阻器電阻增大。隨后通過模擬輸入引腳讀取分壓器兩端電壓，并使用另一個數字引腳在分壓器兩端施加 5 V 電壓。只有當測量電壓超過預設閾值時，Arduino 才會將存儲狀態判定為 “開”，從而基于憶阻器的瞬態電阻狀態實現易失性存儲檢測。

測試結果與結論

研究團隊還進行了大量不同電壓、頻率和其他參數的測試，包括對憶阻分壓器進行單次和連續讀寫操作的易失性存儲測試（圖 4）。

圖 4：易失性存儲器單次寫入與讀取結果

圖表展示了易失性存儲單元單次寫入與讀取的測試結果。

研究人員表示，目前很難對結果的意義給出絕對定論。不過，他們發表在 PLOS ONE 期刊上的論文《基于香菇菌絲的可持續憶阻器用于高頻生物電子學》提供了詳細的實驗設置與結果表格，讀者可以自行得出結論。他們還指出，真菌具有抗輻射特性，這可能使其適用于太空應用。

盡管研究人員強調蘑菇器件相比傳統固態器件更具環境 “可持續性”，但這項工作提出了一個更大的問題：“有機” 網絡是否可能成為一項顛覆性技術？

畢竟，擁有大腦（僅 3 磅重，功耗約 50 瓦）并借助外部傳感器（眼睛、肌肉、觸覺）的人體就能駕駛汽車。然而，要打造 L5 甚至 L4 級自動駕駛汽車，卻需要巨大的算力、直流工作電源、相機、激光雷達、復雜算法等。大腦顯然沒有執行圖像識別和決策算法，也沒有進行高強度計算，卻能完成這些任務。

也許當 L5 級汽車的處理架構更像擁有有機神經網絡的人類大腦，而不是布爾邏輯的 “硬” 門電路時，它們才會真正普及？

到底什么是憶阻器？

憶阻器是與電阻、電容、電感并列的第四種基本無源電子元件。

它是一種非線性器件，其特性無法用其他三種基本元件的任何組合來復現，因為它將持久存儲與電阻結合在了一起。憶阻器的電阻會 “記住” 電流最后一次接通時的阻值。因此，理論上它可用于制造無需持續供電即可保持數據的固態存儲器件。

憶阻器最早由加州大學伯克利分校的電子工程教授 蔡少棠（Leon Chu） 于 1971 年理論預言。但直到 2000 年代初，惠普團隊才真正制造出物理器件。它曾因其在非易失性存儲中的潛力而備受矚目，被譽為元器件領域的 “下一個大事件”。業界甚至認真嘗試將憶阻器集成到固態器件中。

但與許多研究進展一樣，由于性能、可制造性、密度、成本、兼容性以及競爭技術進步等多種原因，它并未取得預期的成功與普及。如今，憶阻器在元器件領域大多只是一個歷史 “注腳”。但永遠不要說 “永遠不可能”—— 隨著技術需求、能力和環境的變化，有些曾經失敗的成果可能會卷土重來。