大腦處理信息的強大能力主要歸功於由神經元和突觸形成的連接網絡。雖然我們了解大腦的大部分工作原理，但某些方面，如學習和記憶等高級認知功能，仍然難以捉摸。作為一種納米技術，納米線網絡（NWNs）通常由肉眼看不見的高導電銀線製成，用塑料材料覆蓋並形成一個網狀。這些納米線自我組裝，形成一個動態的複雜網絡，整合記憶和處理，類似於在大腦中看到的網絡。

現在，由悉尼大學的研究人員領導的一個國際團隊已經證明了納米線與人腦的相似程度。

該研究的共同作者Zdenka Kuncic說：”這種納米線網絡就像一個合成的神經網絡，因為納米線的作用就像神經元，而它們相互連接的地方類似於突觸”。

為了弄清納米線在多大程度上表現出認知功能，研究人員進行了一個用於評估人類工作記憶的測試版本，稱為n-back測試。

進行n-back測試的人可能會看到一系列字母或圖像的序列。對於序列中的每個項目，他們必須確定它是否與”n”個項目之前呈現的項目相匹配。7分是平均分，表明一個人可以認出7個項目之前出現的項目。

對於NWN，研究人員將n-back測試修改為可實施的子任務。為了進行測試，研究人員在他們想要的地方引導NWN的路徑。

“我們在這裡所做的是操縱末端電極的電壓，迫使路徑發生變化，而不是讓網絡做自己的事情，強迫通路去我們希望它們去的地方。”該研究的主要作者Alon Loeffler說。

研究人員發現，引導NWN的路徑改善了它的記憶能力和準確性。Loeffler說：”當我們實施這種做法時，它的記憶具有更高的準確性，並沒有隨著時間的推移而真正減少，這表明我們已經找到了一種方法來加強路徑，將它們推向我們想要的地方，然後網絡就會記住它。”

證據就在測試中。當他們對NWN進行修改後的N-back測試時，它可以”記住”電路中的一個想要的終點，並向後退七步，與人類的記憶相當。

研究人員說，在不斷強化NWN後，它達到了一個點，記憶變得固定，不需要進一步強化。

“這有點像我們大腦中長期記憶和短期記憶之間的區別，”Kuncic說。”如果我們想長期記住一些東西，我們真的需要不斷訓練我們的大腦來鞏固它，否則它就會隨著時間的推移而逐漸消失。”

研究人員說，他們的研究表明，NWNs可以以類似於人類大腦的方式運作，可以用來改進需要快速做出決定的機器人或傳感器設備。

“在這項研究中，我們發現我們通常與人腦有關的高階認知功能可以在非生物硬件中得到模擬，”Loeffler說。”我們目前的工作為在非生物硬件系統中復制類似大腦的學習和記憶鋪平了道路，並表明類似大腦的智能的基本性質可能是物理的。“