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導(dǎo)讀 據(jù)美國斯坦福大學(xué)官網(wǎng)近日報(bào)道，該校與桑迪亞國家實(shí)驗(yàn)室的研究人員開發(fā)出一種新型人工突觸陣列。它可以模仿人腦處理和存儲(chǔ)信息的方式，并且在處理速度、能量效率、重復(fù)性和耐用性方面的表現(xiàn)超出期望。 背景 人腦，可同時(shí)學(xué)習(xí)并記憶大量信息，然而需要的能量卻很少。人腦的整體復(fù)雜程度與處理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)。時(shí)下，一種由人腦啟發(fā)的新型計(jì)算機(jī)，也稱為“類腦計(jì)算機(jī)”或者“神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)”，成為了一個(gè)新興的研究領(lǐng)域，引起了來自物理、化學(xué)、材料、數(shù)學(xué)、電子與計(jì)算機(jī)科學(xué)等一系列領(lǐng)域的科學(xué)家們的廣泛興趣。 神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，是未來人工智能的重要發(fā)展方向之一。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算采用了不同于傳統(tǒng)馮·諾依曼計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)，模仿神經(jīng)突觸與神經(jīng)元，以更節(jié)能、更快速、更高效的方式處理和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。 （圖片來源：日本東北大學(xué)） 為了實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，科學(xué)家們一直在努力創(chuàng)造各種可以模仿神經(jīng)突觸、具備學(xué)習(xí)功能的電子器件，例如憶阻器、超導(dǎo)人工突觸、新型自旋電子器件等。 通過憶阻器陣列模仿神經(jīng)元和突觸的工作方式（圖片來源：功能材料自旋電子學(xué)研究小組，格羅寧根大學(xué)） 創(chuàng)新 之前，美國斯坦福大學(xué)與桑迪亞國家實(shí)驗(yàn)室的研究人員開發(fā)出了神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)的部件：人工突觸器件。該器件可以模仿大腦中神經(jīng)元的通信方式。 阿爾伯托·薩萊奧與斯科特·基恩在研究人工突觸的電化學(xué)特性。（圖片來源：L.A. Cicero） 在一篇于4月25日在《科學(xué)（Science）》期刊上在線發(fā)表的論文中，9個(gè)這種器件組成的原型陣列，在處理速度、能量效率、重復(fù)性和耐用性方面的表現(xiàn)超出期望。 人工突觸陣列（圖片來源：Armantas Melianas 和 Scott Keene） 展望未來，團(tuán)隊(duì)成員想要將他們的人工突觸與傳統(tǒng)電子器件結(jié)合到一起。他們希望能進(jìn)一步支持小型設(shè)備上的人工智能。 論文高級(jí)合著者之一、斯坦福大學(xué)材料科學(xué)與工程系教授阿爾伯托·薩萊奧（Alberto Salleo）教授實(shí)驗(yàn)室的研究生斯科特·基恩（Scott Keene）表示：“如果你有一個(gè)能以我們展示的能量效率和速度進(jìn)行學(xué)習(xí)的存儲(chǔ)系統(tǒng)，那么你就可以將它放到智能手機(jī)或者筆記本電腦中。它打開了通往一種能力的大門，這種能力使我們可以訓(xùn)練自己的網(wǎng)絡(luò)并在自己的設(shè)備上就地解決問題，而無需依靠數(shù)據(jù)傳輸來解決問題?！?/p> 技術(shù) 團(tuán)隊(duì)的神經(jīng)突觸與電池相似。研究人員修改這種電池之后，可提高或者降低兩端之間的電流。這種電流模仿了人腦的學(xué)習(xí)組織方式。這是一種特別高效的設(shè)計(jì)，因?yàn)閿?shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)可同時(shí)進(jìn)行，而不像傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)那樣，先處理數(shù)據(jù)再將其轉(zhuǎn)移到存儲(chǔ)器。 搞清楚這些器件是如何在陣列中開展工作，是關(guān)鍵的一步。因?yàn)檫@樣一來，研究人員可以同時(shí)設(shè)計(jì)幾個(gè)人工突觸的程序，比必須逐個(gè)設(shè)計(jì)每個(gè)突觸的程序耗時(shí)更少，也與大腦的實(shí)際工作方式差不多。 之前，在對這個(gè)器件更早版本的測試中，研究人員們發(fā)現(xiàn)處理與存儲(chǔ)所需的能量，是最先進(jìn)的計(jì)算系統(tǒng)完成特定任務(wù)所需能量的十分之一。但是，研究人員仍擔(dān)心所有這些器件加在一起，組成一個(gè)大型陣列完成任務(wù)時(shí)，會(huì)有消耗太多能量的風(fēng)險(xiǎn)。所以，他們重新設(shè)計(jì)了每個(gè)器件，使之傳導(dǎo)的電流更少。這樣一來，雖然它們作為電池來說性能較差，但是卻組成了更節(jié)能的陣列。 這個(gè)3乘3的陣列還依賴于第二種器件，該器件由論文合著者、馬薩諸塞大學(xué)安姆斯特分校的約書亞·楊（Joshua Yang）開發(fā)。它充當(dāng)陣列中可編程突觸的開關(guān)。 價(jià)值 薩萊奧實(shí)驗(yàn)室的博士后訪問學(xué)者阿爾曼塔斯·米利安納斯（Armantas Melianas）表示：“把所有東西都連接起來會(huì)帶來許多故障，并耗費(fèi)許多線。我們必須保證所有的陣列元件都正確工作。但是，我們看到一切都亮了起來，就像一棵圣誕樹，這個(gè)時(shí)刻是最激動(dòng)人心的。” 在測試期間，該陣列超出了研究人員們的期望。按照團(tuán)隊(duì)的預(yù)測，當(dāng)下一版的這些器件要與特殊的高速電子器件一起測試時(shí)，才會(huì)需要這樣的速度（該陣列目前的速度）。測量出3乘3陣列的高能效之后，研究人員運(yùn)行了“1024乘1024”突觸陣列的計(jì)算機(jī)仿真，并且評估認(rèn)為，驅(qū)動(dòng)它所需要的電池，與智能手機(jī)或者小型無人機(jī)中的電池一樣。研究人員們也可以開關(guān)器件超過十億次（又一次證明了運(yùn)行速度），而器件的表現(xiàn)不會(huì)發(fā)生任何退化。 薩萊奧表示：“結(jié)果表明，對于聚合物器件來說，如果你處理得好，它們能與傳統(tǒng)硅基器件一樣耐用。在我看來，這可能是最出人意料的方面。對于我來說，它改變了我對于這些聚合物器件可靠性的看法，也改變了我們可能會(huì)如何使用它們?！?/p> 未來 研究人員目前為止還沒有將他們的陣列交付測試，這些測試將決定它們學(xué)習(xí)得有多好，但那是他們計(jì)劃要去研究的。團(tuán)隊(duì)也想要看看器件如何經(jīng)受不同環(huán)境的考驗(yàn)，例如高溫，并且研究如何將這些器件集成到電子器件上。研究人員還有許多根本問題需要去回答，這些問題將幫助他們理解器件為什么工作得這么好。 米利安納斯表示：“我們希望，更多的人開始研究這種器件，因?yàn)槟壳熬劢褂谶@個(gè)特殊架構(gòu)的研究小組并不多，但是我們認(rèn)為它非常有前景。提升與創(chuàng)造的空間仍然很大，我們只是觸及表面而已?！?/p> 關(guān)鍵字
參考資料 【1】https://news./2019/04/25/fast-efficient-artificial-synapse-developed/ 【2】http://dx./10.1126/science.aaw5581 |
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