大脑处理信息的强大能力主要归功于由神经元和突触形成的连接网络。虽然我们了解大脑的大部分工作原理，但某些方面，如学习和记忆等高级认知功能，仍然难以捉摸。作为一种纳米技术，纳米线网络（NWNs）通常由肉眼看不见的高导电银线制成，用塑料材料覆盖并形成一个网状。这些纳米线自我组装，形成一个动态的复杂网络，整合记忆和处理，类似于在大脑中看到的网络。
现在，由悉尼大学的研究人员领导的一个国际团队已经证明了纳米线与人脑的相似程度。
该研究的共同作者Zdenka Kuncic说："这种纳米线网络就像一个合成的神经网络，因为纳米线的作用就像神经元，而它们相互连接的地方类似于突触"。
为了弄清纳米线在多大程度上表现出认知功能，研究人员进行了一个用于评估人类工作记忆的测试版本，称为n-back测试。
进行n-back测试的人可能会看到一系列字母或图像的序列。对于序列中的每个项目，他们必须确定它是否与"n"个项目之前呈现的项目相匹配。7分是平均分，表明一个人可以认出7个项目之前出现的项目。
对于NWN，研究人员将n-back测试修改为可实施的子任务。为了进行测试，研究人员在他们想要的地方引导NWN的路径。
"我们在这里所做的是操纵末端电极的电压，迫使路径发生变化，而不是让网络做自己的事情，强迫通路去我们希望它们去的地方。"该研究的主要作者Alon Loeffler说。
研究人员发现，引导NWN的路径改善了它的记忆能力和准确性。Loeffler说："当我们实施这种做法时，它的记忆具有更高的准确性，并没有随着时间的推移而真正减少，这表明我们已经找到了一种方法来加强路径，将它们推向我们想要的地方，然后网络就会记住它。"
证据就在测试中。当他们对NWN进行修改后的N-back测试时，它可以"记住"电路中的一个想要的终点，并向后退七步，与人类的记忆相当。
研究人员说，在不断强化NWN后，它达到了一个点，记忆变得固定，不需要进一步强化。
"这有点像我们大脑中长期记忆和短期记忆之间的区别，"Kuncic说。"如果我们想长期记住一些东西，我们真的需要不断训练我们的大脑来巩固它，否则它就会随着时间的推移而逐渐消失。"
研究人员说，他们的研究表明，NWNs可以以类似于人类大脑的方式运作，可以用来改进需要快速做出决定的机器人或传感器设备。
"在这项研究中，我们发现我们通常与人脑有关的高阶认知功能可以在非生物硬件中得到模拟，"Loeffler说。"我们目前的工作为在非生物硬件系统中复制类似大脑的学习和记忆铺平了道路，并表明类似大脑的智能的基本性质可能是物理的。“”