「神經形態運算」是一種電腦模仿人腦運作的技術，讓電腦具備類似大腦的學習和適應能力，但是稀土供應問題、昂貴的製程，影響了此技術的進展。不過，美國俄亥俄州立大學最近發表一份論文指出，他們成功找到稀土的替代品：香菇。

根據該論文，憶阻器是一種同時具備記憶與運算功能的電子元件，可以在硬體層處理資訊，並根據過去訊號自我調整電子狀態，可以「有效率且自適應地進行原位學習」，讓機器人、自駕車能從環境中學習並即時反應，增加應對複雜狀況的能力。

問題是，現行的神經形態晶片大多仍建在傳統半導體工藝上，仰賴稀土元素與昂貴製程，製造成本高、材料來源不穩定，甚至可能卡在供應鏈風險上。研究團隊指出，另一條研究路線是用「活體神經元」或「腦類器官」來做運算，但那需要長期、精密、生物安全級別的反應器維持，對一般工業或消費型裝置而言幾乎不可行。

於是有研究團隊走進了實驗室，把目光投向香菇。

真菌憶阻器登場：用香菇來做記憶體

美國俄亥俄州立大學研究團隊在期刊網站 PLOS One 提出一個聽起來近乎科幻、但已經被實際驗證的結果：他們培養香菇菌絲體（Lentinula edodes，常見食用香菇），並將其乾燥、再水化，接上電極後，讓其以憶阻器的方式運作，讓香菇的組織本身成為電路元件。

研究人員將香菇菌絲體暴露在不同電壓波形與頻率下，並測量其電流與電壓關係，確認它會呈現典型的「記憶電阻」行為，包括可重複的阻值變化與具可讀取狀態的暫態記憶。根據《Tom’s Hardware》與該論文數據，這些香菇憶阻器不只能夠記憶，在模擬記憶體（例如隨機存取記憶體）模式下運作時，最高可在約 5.85 kHz 的頻率下穩定切換，準確度達到約 90 ± 1%。

為什麼選香菇？因為便宜、耐操、還能曬乾再開機

這種「真菌憶阻器」還有幾個特性非常關鍵。第一，它是低成本、可再生且可分解的生物材料。研究團隊指出，相較於需要稀土、需要大型無塵室才能製造的無機憶阻器，香菇菌絲可以在低成本培養基上生長，培育、乾燥、再水化後仍可維持導電特性與阻值記憶行為。研究團隊甚至證實，樣本可以在脫水狀態下「封存」，等到需要時再重新潤濕啟用，等於可以先「長好」、先「訓練好」，再把它當作備品保存。

第二，它相對強韌。研究指出，香菇菌絲展現了對環境壓力的適應性，包括耐乾燥與電學穩定度。除此，香菇也展現抗輻射特性、輕重量和低耗能的特性組合，非常適合航太、遠端探測、自主機器人、自駕車等場景。

第三，香菇的結構本身就「有點像神經網路」。菌絲網路天生是分支互連、可適應環境，會根據刺激調整導電路徑。研究團隊指出，這種對電刺激的自我調整行為，類似神經元之間突觸強度的動態變化，等於把「學習」這件事硬體化了。

如果這類香菇憶阻器能持續小型化並穩定大量製造，它們有機會成為邊緣裝置的控制核心：沒有笨重散熱模組、沒有昂貴稀土、對環境壓力較耐受，卻能在 kHz 等級的頻率下維持接近 90% 以上的讀寫正確度。對需要長時間獨立運作的設備來說，這樣的能耗表現與可靠性非常關鍵。

研究也提出一個更長遠的想像：未來的自主系統可能不需要把所有 AI 推理都交給大型雲端模型，而是將部分「小腦」直接長在車上或機器人身上。雖然結果令人振奮，但研究團隊也坦言限制：這批香菇憶阻器目前仍是實驗室等級，測試期也只有數週到數月，距離微縮成真正可商業整合的元件還有很長一段路。

本圖/文由「Techorange科技報橘」授權刊登，非經同意不得任意轉載。
原文出處：香菇做的晶片你看過嗎？科學家找到稀土替代品：非常適合機器人和自駕車