《科学》 第392卷 第6798期 · 2026年5月7日 · 中文解读
神经形态离子计算的知识空白
Knowledge gaps for neuromorphic ionic computing · N. R. Aluru et al.
这篇讲什么
本文综述了神经形态离子计算领域，探讨了利用离子传导和耦合模拟神经过程所面临的关键知识空白，包括离子传输机制、多离子并行处理、理论模型、热耗散、器件功能、三维集成及生物相容性等挑战。
原文开头
Full article and list of author affiliations: https://doi.org/10.1126/science.aea2097 Narayana R. Aluru, Seth B. Darling, Jeffrey W. Elam, Oleg Gang, Alberto Salleo, Zuzanna Siwy, A. Alec Talin, Aleksandr Noy* **BACKGROUND:** Neuromorphic computing, inspired by the human brain's ability to process information efficiently, represents a transformative approach to computation. In this Review, we explore the emerging field of neuromorphic ionic computing, which leverages ionic conduction and coupling to mimic neural processes, and identify critical knowledge gaps that must be addressed to realize its full potential. A central theme of the discussion is energy efficiency, a challenge that is both a limitation and an opportunity for this technology. …
摘自《科学》（Science）第392卷 第6798期 · 2026年5月7日，N. R. Aluru et al.。仅引用开头一小段供了解文章，版权归原刊所有，全文请阅读原刊。
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