限制工程師復制大腦能效和古怪計算技能的一個原因是，他們缺少一種可以獨自發揮神經元作用的電子設備。為此，我們需要一種特殊的設備，該設備的特性比尚未創建的任何設備都要復雜。

　　惠普實驗室的Suhas Kumar，現任德克薩斯A＆M的R. Stanley Williams和斯坦福大學學生Ziwen Wang發明了一種滿足這些要求的設備。使用簡單的直流電壓作為輸入，該設備不僅輸出一些其他設備可以管理的簡單尖峰（spike），還輸出整個神經活動，包括尖峰爆發（bursts of spikes），自我維持的振蕩（self-sustained oscillations）以及其他發生在你的大腦中的事情。他們上周在《自然》雜志上描述了該裝置。

       新器件結合了電阻，電容和莫特憶阻。最關鍵的部分是納米薄的氧化鈮（NbO2）層。

　　它將電阻，電容和所謂的 Mott memristor 全部集成在同一設備中。憶阻器是一種以電阻形式保存流過它們的電流的器件。Mott memristor 具有附加功能，因為它們還可以反映溫度驅動的電阻變化。處于Mott過渡狀態的材料根據其溫度在絕緣和導電之間轉換。這是自19世紀60年代以來就已經出現的特性，但是直到最近才在納米級設備中進行了探索。

　　過渡發生在憶阻器中的納米級氧化鈮條（sliver of niobium oxid中。在此，當施加直流電壓時，NbO 2會稍微發熱，從而使其從絕緣轉變為導電。一旦發生這種切換，電容中累積的電荷就會流過。然后，設備冷卻到剛好足以觸發轉換回絕緣狀態。結果是電流尖峰類似于神經元的動作電位。

　　威廉姆斯說：“我們已經努力五年了。” “在一個很小的納米級材料結構中，正在發生很多事情。”

　　根據Kumar的說法，憶阻器發明者Leon Chua預測，如果繪制出可能的設備參數，則行為穩定的區域之間將存在混沌行為區域。在某些混沌區域的邊緣，可以存在執行新的人造神經元功能的設備。

　　威廉姆斯（Williams）將其歸功于庫馬爾（Kumar），因為她努力地微調設備的材料和物理參數，最終找到了有效的組合。他說：“您不會偶然發現它。” “在看到這一特性之前，一切都必須是完美的，但是一旦您能夠制造出這種東西，它實際上就非常堅固且可重復。”

　　他們首先通過構建spiking 版本的布爾邏輯門（NAND和NOR），然后通過構建小型模擬優化電路來對器件進行測試。

　　要將它們變成實用的設備并將其擴展到可能挑戰當今機器的有用系統的工作量很大。例如，庫瑪（Kumar）和威廉姆斯（Williams）計劃探索在不同溫度下經歷Mott transitions的其他可能材料。NbO2的發生在令人擔憂的800攝氏度。該溫度僅發生在納米級的薄層中，但放大到數百萬個設備，這可能是一個問題。

　　其他人已經研究了釩氧化物（vanadium oxide），該釩氧化物在更舒適的60°C下轉變。但是，威廉姆斯說，鑒于數據中心的系統通常在100°C下運行，該溫度可能太低。

　　甚至可能有些材料可以使用其他類型的過渡來達到相同的結果。威廉姆斯說：“發現洋薊材料 （ goldilocks material ）是一個非常有趣的問題。”