科技日報北京1月23日電 （記者張夢然）韓國科學技術研究院神經形態(tài)工程中心團隊宣布，他們開發(fā)出一種用于人工神經網絡設備的集成元件技術。該技術可像搭“樂高”積木一樣連接神經元和突觸，從而構建大規(guī)模的人工神經網絡硬件。
該團隊使用hBN制造垂直堆疊的憶阻器器件。hBN是一種有利于實現(xiàn)高集成度和超低功耗的二維材料，可展示生物神經元和突觸的特征。團隊設計了相同材料和相同結構的人工神經元和突觸器件，與傳統(tǒng)基于硅CMOS的人工神經模仿器件的復雜結構不同，新開發(fā)的器件確保了易處理性和網絡可擴展性，為大規(guī)模人工神經網絡硬件的開發(fā)鋪平了道路。
通過集成和連接開發(fā)的設備，該團隊還成功地在硬件中實現(xiàn)了“神經元—突觸—神經元”結構。這是人工神經網絡的基本單元塊，可演示基于尖峰信號的信息傳輸，類似于人腦的工作方式。
通過實驗，團隊驗證了兩個神經元之間尖峰信號信息的調制，其可根據(jù)人工突觸裝置的突觸權重進行調整。團隊還展示了將基于hBN的新興設備用于低功耗、大規(guī)模AI硬件系統(tǒng)的潛力。
研究人員表示，人工神經網絡硬件系統(tǒng)可用于有效處理現(xiàn)實生活中產生的大量數(shù)據(jù)，如智慧城市、醫(yī)療保健、下一代通信、天氣預報和自動駕駛汽車。新研究成果將通過顯著減少能源使用，同時超越現(xiàn)有基于硅CMOS的器件的擴展限制，幫助改善碳排放等環(huán)境問題。
人腦可在極低功耗下高效執(zhí)行復雜任務，人工智能的研究者也一直致力于向人腦“取經”，從軟件和硬件層面進行模仿。比如，讓硬件模仿人腦神經元和突觸，像人腦那樣在不同的神經元之間實現(xiàn)信息的傳輸交互。不過，要讓神經網絡在實際中能有效工作，相關技術必須能夠支撐大規(guī)模的神經網絡計算，這就需要硬件系統(tǒng)具有低成本、可延展等特點。此次開發(fā)的技術可像搭積木一樣連接神經元和突觸集成元件，也恰好具有相關潛力。
本文鏈接：集成元件技術可用于人工神經網絡http://m.sq15.cn/show-11-2314-0.html
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