Rahul Sarpeshkar

麻省理工学院

 

生物系统非常节能，并能借助不可靠且具有噪音的组分进行可靠和准确的计算。例如，大脑利用每浮点运算的约为0.2fJ（千万亿分之一焦耳）的惊人能源效率进行计算，而能源效率更高的细胞则采用每活性生物分子运算仅为20kT的能量，即8 × 10^–20J或热量的20个单位进行计算（Sarpeshkar，2010）。相似地，眼睛、耳朵和身体其它器官的令人印象深刻的能源效率值也可在文献中找到（Sarpeshkar，2010）。由生物启发的电路创造引导了在生物领域外有所应用的新建筑和系统的产生。这些电路也可立即用于修复生物系统，如果它们无法运转（比如，神经假肢）。这些讨论阐述了生物电路和电子电路是如何指导发明为聋人、盲人和瘫痪患者服务的低功率且抗噪音的系统以及先进的仿耳无线电接收器。最后本文讨论了在电子学和化学之间建立了重要桥梁的细胞形态系统或仿细胞系统（Sarpeshkar，2010）。这些系统为系统和合成生物学的模拟电路建立了严格的基础，也对未来的医学和生物工程有重要作用。

模拟与数字计算的严格利弊分析（Sarpeshkar，1998）证明，如果精密度较低，模拟计算则比数字计算更节能，反之亦然（Sarpeshkar，1998）。模拟计算应用的是不一定合乎逻辑或线性的基本计算技术中的可用物理基底函数。生物利用该观点使计算成为一种新颖的、更节能的集体模拟或混合体（即，不纯粹是数字或模拟，而是二者的紧密结合）（Sarpeshkar，2010）。工程系统可以从生物学得到启发进而也以这种方式计算。合理量的模拟预处理后，可以通过延迟数字化提高能源效率（Sarpeshkar，2010）。

仿生集体模拟系统的一个例子是无线电频率（RF）耳蜗（曼德尔等，2009），即仿生内耳或耳蜗的光谱分析的电子芯片并进而开发节能的、快速宽频射频频谱分析仪。该芯片基于耳朵的光谱分析体系，是最快、最有效率的硬件（快于数字快速傅里叶变换或模拟滤波器组）。它能有效地映射偏微分方程，该方程描述了千赫音频下的生物耳蜗的具有细胞膜鞭毛的流动细胞的相互作用以及千兆赫音频下的RF耳蜗的感应器-电容器放大器的相互作用。合成的宽频RF耳蜗芯片的操作采用比传统模拟滤波组成本低20倍的硬件或比将RF输入直接数字化而进行光谱分析的系统功率低100倍的硬件。RF耳蜗作为先进理论的前端或未来的软件无线电，前景无限（Sarpeshkar，2010）。

利用模拟电路进行节能光谱分析对重度失聪患者的仿耳或人工耳蜗处理器也是有用的。人工耳蜗处理器以非线性方式压缩话筒信号中存在的光谱信息，从而适应听觉神经附近植入的耳蜗电极组的电荷平衡的音质电流刺激。例如，文献（Sarpeshkar等，2005）中描述的数字化可编程模拟人工耳蜗处理器，相比先进行模拟数字转换、再进行数字信号处理的传统设计，其能源消耗降低了20倍；听懂谈话的患者第一次使用该处理器时，其86个参数能够进行灵活编程（Sarpeshkar，2006）；对若干噪音源高度稳健，包括收音机失谐、1/f或粉红噪音、供电噪音、RF串音干扰、热噪声和温度变化；处于或接近能源节约的最佳状态，甚至处于摩尔定律的末端。因此，该处理器符合未来的完全植入式和低成本系统：251-μW的能源消耗使其能够利用小号的100-mAh电池和1000次的无线再充电运转30年。更先进的357-μW仿生异步交叉取样的人工耳蜗处理器应用的是类似于听觉神经中的神经刺激的新仿生方法。该处理器可使信号的相位信息及时编码且无需高取样速率（Sit和Sarpeshkar，2008）。因此，它可使音乐信息以节能的方式编码，且不需大量电极或高刺激能源消耗。高刺激能源消耗是人工耳蜗领域的瓶颈。噪音存在状态下，提高语音理解能力也极为重要。同样地，耳蜗的同色压抑和增益控制激发的压扩运算也提高了噪音下的语音性能（Oxenham等，2007分；Turicchia和Sarpeshkar，2005 ）。

最近的研究报道应用于聋人、盲人或瘫痪患者的植入体或其它神经、心脏或肌肉刺激的降低神经刺激功率损耗的超节能、绝热且能源循环的神经刺激器至少有2-3个因素（Arfin和等，2007）。这些工作可与以近似于物理学的基本限制进行操作的最先进的微功率神经放大器结合（Wattanapanitch等，2007），也与（1）可在植入体内进行经皮无线双向数据传输的1nJ/位近区射频遥测系统（Mandal和Sarpeshkar，2008），（2）按照线圈品质因素设定的物理限制进行操作的节能无线充电电路（Baker和Sarpeshkar，2007），（3）全新节能蓄电池电路（Do Valle等，2011），（4）神经解码的高节能仿生处理器（Rapoport和Sarpeshkar，2010），（5） 高节能图像仪和仿人工耳蜗的新图形处理运算（Turicchia等，2008），（6）可在噪音环境下运行良好的听说假肢的仿生模拟声道（Wee等，2011），（7）无阻塞无电容的超微型精密神经刺激（Sit和Sarpeshkar，2007）等结合。若干个此类超低功率和仿生创新的结合可使应用于聋人、盲人或瘫痪患者，或其它状况患者的超低功率、低成本、高迷你型并充分植入的神经义肢成为可能（Sarpeshkar，2010）。通过无线神经刺激成功使小鸟停止唱歌（Arfin等，2009）、执行猴子的无线记录（Wattanapanitch和Sarpeshkar，2011）并总结设计的系统层面（Sarpeshkar等，2008）的完整工作系统的例子可参考文献。Sarpeshkar （2010） 探讨了该类设备所需的实际工程限制。

这些事例表明模拟和仿生电路已使并正继续使神经义肢的抗噪音、高迷你型、超低功率操作成为降低实际临床应用高级研究的必要性（Sarpeshkar，2010）。事实上，阈下电子学与化学（Sarpeshkar，2010）之间的高度且惊人的数学相似性表明电子学对未来医学的影响可能不仅限于神经、心脏（Turicchia等，2010）或肌肉修复，事实上可能更广泛：包含了一种思考生物电路、模拟、设计和安装这些电路的全新方式。

平均为10-μm的细胞是纳米技术的一个奇迹，随机的、非线性的、反馈30000节点的基因-蛋白质和蛋白质交互网络每秒执行1×10⁷耗能的生物医学操作仅使用了1pW的能量（Sarpeshkar，2010）。有效精确计算和噪音元件可通过生物细胞（Hahnloser等，2000）的巧妙非线性、反馈和混合模拟数字策略获得，因为它是目前最先进的超低功率模拟电子系统。细胞生物学电路和电子电路可被视为高度相似，不过生物利用的是分子、离子、蛋白质和DNA而非电子和电晶体。化学反应动力学和电晶体阈下状态操作的电子电流之间的明显数学相似点，包括电流的玻尔兹曼推测学（Sarpeshkar，20100，暗示人们可以在生物和人工网络领域有效地模仿塑造大型化学处理系统，其电子芯片的时标可能快一百万倍。这个关键理念一直是基于展示如何为蛋白质交互网络（Mandal和Sarpeshkar，2009a）和基因-蛋白质网络（Mandal和Sarpeshkar，2009b；Sarpeshkar，2010）的任意化学反应模型创建电流模式的阈下晶体管电路。

后者的研究表明我们可能试图利用超速的、高度并行的模拟和混合模拟数字电路（包括分子推测学和大型“超级计算”电子芯片的细胞间变异性）模拟细胞、器官和组织。这些分子动力学模拟的计算能力非常密集，尤其是当噪音影响、非线性、网络反馈影响和细胞间变异性包括在内时。推测学和细胞间的变异性是预测细胞对药物治疗的反应（例如，肿瘤细胞对化学疗法的反应）的非常重要因素。反过来，模拟电路设计技术也可用于设计和创建合成生物电路；这些电路已证明与生物数据一致（Danial等，2011）。因此，它们能影响癌症和糖尿病等疾病的基因疗法的效果或影响理解这些电路如何发生故障，从而发掘更好的药物疗法。

能量和信息的深层链接允许人们使应用于生物或电子学的超低功率设计的信息原理相互连贯（Sarpeshkar，2010）。工程学可通过分析、仪器和修复（药品）辅助生物学。生物学则可通过仿生设计辅助工程学。这种双向互动作用创造的正-反馈回路可扩大和加速这两个学科的进步，也能更好地理解这两个学科。

 

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