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新型“片上大腦”電路設(shè)計(jì),以模仿大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的方式處理信息

牽手一起夢(mèng) ? 來源:賢集網(wǎng) ? 作者:伍文輝 ? 2020-06-10 15:03 ? 次閱讀
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6月8日,麻省理工學(xué)院的工程師設(shè)計(jì)了一種“片上大腦”,它比一塊五彩紙屑還要小,它是由成千上萬(wàn)的人工腦突觸(稱為憶阻器)制成的人腦。研究人員借鑒了冶金原理,用銀,銅和硅的合金制造了每個(gè)憶阻器。當(dāng)他們通過幾個(gè)視覺任務(wù)運(yùn)行芯片時(shí),芯片能夠“記住”存儲(chǔ)的圖像并多次復(fù)制它們,與使用非合金元素制成的現(xiàn)有憶阻器設(shè)計(jì)相比,該版本更清晰,更干凈。

他們的結(jié)果今天發(fā)表在《自然納米技術(shù)》雜志上,展示了一種有前途的新型記憶電阻器設(shè)計(jì),用于神經(jīng)形態(tài)設(shè)備。電子設(shè)備基于一種新型電路,該電路以模仿大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的方式處理信息。這種受大腦啟發(fā)的電路可以內(nèi)置到小型便攜式設(shè)備中,并且可以執(zhí)行只有當(dāng)今的超級(jí)計(jì)算機(jī)才能處理的復(fù)雜計(jì)算任務(wù)。

“到目前為止,人工突觸網(wǎng)絡(luò)作為軟件存在。我們正在努力為便攜式人工智能系統(tǒng)構(gòu)建真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件。”麻省理工學(xué)院機(jī)械工程副教授Jeehwan Kim說。想象一下,將神經(jīng)形態(tài)設(shè)備連接到汽車上的攝像頭,讓它能夠識(shí)別燈光和物體并立即做出決定,而無需連接到互聯(lián)網(wǎng)。我們希望使用高效節(jié)能的憶阻器在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)完成這些任務(wù)。”

徘徊離子

憶阻器或存儲(chǔ)晶體管是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中必不可少的元素。在神經(jīng)形態(tài)設(shè)備中,憶阻器將充當(dāng)電路中的晶體管,盡管其工作原理更類似于大腦突觸,即兩個(gè)神經(jīng)元之間的連接。突觸以離子形式從一個(gè)神經(jīng)元接收信號(hào),并向下一神經(jīng)元發(fā)送相應(yīng)的信號(hào)。

常規(guī)電路中的晶體管通過僅在兩個(gè)值0和1之間切換來傳輸信息,并且僅當(dāng)其接收到的電流形式的信號(hào)具有特定強(qiáng)度時(shí)才這樣做。相比之下,憶阻器將沿著梯度工作,就像大腦中的突觸一樣。它產(chǎn)生的信號(hào)將根據(jù)接收到的信號(hào)強(qiáng)度而變化。這將使單個(gè)憶阻器具有多個(gè)值,因此執(zhí)行的工作范圍比二進(jìn)制晶體管大得多。

像腦突觸一樣,憶阻器還能夠“記住”與給定電流強(qiáng)度相關(guān)的值,并在下次接收相似電流時(shí)產(chǎn)生完全相同的信號(hào)。這可以確保對(duì)復(fù)雜方程式或?qū)ο蟮囊曈X分類的答案是可靠的,這一壯舉通常涉及多個(gè)晶體管和電容器

最終,科學(xué)家們?cè)O(shè)想,憶阻器將比傳統(tǒng)晶體管需要更少的芯片空間,從而使功能強(qiáng)大的便攜式計(jì)算設(shè)備不再依賴超級(jí)計(jì)算機(jī),甚至不依賴于Internet。

但是,現(xiàn)有的憶阻器設(shè)計(jì)在性能上受到限制。單個(gè)憶阻器由正電極和負(fù)電極制成,由“開關(guān)介質(zhì)”或電極之間的空間隔開。當(dāng)向一個(gè)電極施加電壓時(shí),來自該電極的離子流過介質(zhì),從而形成通向另一電極的“傳導(dǎo)通道”。接收到的離子組成了憶阻器通過電路傳輸?shù)碾娦盘?hào)。離子通道的大小(以及憶阻器最終產(chǎn)生的信號(hào))的大小應(yīng)與激勵(lì)電壓的強(qiáng)度成比例。

Kim說,現(xiàn)有的憶阻器設(shè)計(jì)在電壓刺激較大的導(dǎo)電通道或離子從一個(gè)電極到另一個(gè)電極的大量流動(dòng)的情況下效果很好。但是,當(dāng)憶阻器需要通過更細(xì)的傳導(dǎo)通道產(chǎn)生更微妙的信號(hào)時(shí),這些設(shè)計(jì)的可靠性就會(huì)降低。

導(dǎo)電通道越細(xì),離子從一個(gè)電極到另一電極的流動(dòng)越輕,單個(gè)離子保持在一起的難度就越大。相反,他們傾向于從群體中徘徊,在媒體中解散。結(jié)果,當(dāng)在一定的低電流范圍內(nèi)受到激勵(lì)時(shí),接收電極很難可靠地捕獲相同數(shù)量的離子,從而傳輸相同的信號(hào)。

冶金學(xué)

金和他的同事們通過借鑒冶金學(xué),將金屬熔煉成合金并研究其綜合性能的技術(shù),找到了解決這一局限的方法。

“傳統(tǒng)上,冶金學(xué)家試圖將不同的原子添加到塊狀基質(zhì)中以增強(qiáng)材料,我們認(rèn)為,為什么不調(diào)整憶阻器中的原子相互作用,并添加一些合金元素來控制離子在我們介質(zhì)中的運(yùn)動(dòng),” Kim說。

工程師通常使用銀作為憶阻器正極的材料。金的團(tuán)隊(duì)仔細(xì)研究了文獻(xiàn),找到了一種可以與銀結(jié)合的元素,可以有效地將銀離子保持在一起,同時(shí)允許它們快速流到另一個(gè)電極。

研究小組將銅作為理想的合金元素,因?yàn)樗瓤梢耘c銀結(jié)合,也可以與硅結(jié)合。

金說:“它起到了橋梁的作用,并穩(wěn)定了銀硅界面。”

為了使用新合金制造憶阻器,該小組首先用硅制成了負(fù)極,然后先沉積少量的銅,再沉積一層銀,制成正極。他們將兩個(gè)電極夾在非晶硅介質(zhì)周圍。通過這種方式,他們用數(shù)以萬(wàn)計(jì)的憶阻器對(duì)一平方毫米的硅芯片進(jìn)行了構(gòu)圖。

作為對(duì)該芯片的首次測(cè)試,他們重新創(chuàng)建了美國(guó)隊(duì)長(zhǎng)盾牌的灰度圖像。他們將圖像中的每個(gè)像素等同于芯片中相應(yīng)的憶阻器。然后,他們調(diào)制每個(gè)憶阻器的電導(dǎo),其強(qiáng)度與相應(yīng)像素中的顏色相對(duì)。

與其他材料制成的芯片相比,該芯片可產(chǎn)生與屏蔽相同的清晰圖像,并且能夠“記住”該圖像并多次復(fù)制。

該團(tuán)隊(duì)還通過圖像處理任務(wù)對(duì)芯片進(jìn)行了處理,對(duì)憶阻器進(jìn)行了編程,以改變圖像的方式(在本例中是MIT的Killian Court),包括幾種方法,包括銳化和模糊原始圖像。同樣,他們的設(shè)計(jì)比現(xiàn)有的憶阻器設(shè)計(jì)更可靠地生成重新編程的圖像。

“我們正在使用人工突觸進(jìn)行真實(shí)的推理測(cè)試,” Kim說。“我們希望進(jìn)一步開發(fā)該技術(shù),使其具有更大的陣列來執(zhí)行圖像識(shí)別任務(wù)。甚至有一天,您可能能夠攜帶人造大腦來執(zhí)行這些任務(wù),而無需連接到超級(jí)計(jì)算機(jī),互聯(lián)網(wǎng)或云。

團(tuán)隊(duì)最終想要做的是重建大型,復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)目前基于需要大量GPU計(jì)算能力才能運(yùn)行的軟件-但作為專用硬件,以便可以在小型設(shè)備(包括您的手機(jī),或相機(jī)。與傳統(tǒng)的晶體管只能在兩種狀態(tài)(0或1)之間切換并構(gòu)成現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)不同,憶阻器提供值的梯度,更像是原始模擬計(jì)算機(jī)的大腦。它們還可以“記住”這些狀態(tài),因此可以輕松地針對(duì)相同的接收電流多次重復(fù)創(chuàng)建相同的信號(hào)。

研究人員在這里所做的就是借鑒冶金學(xué)的一個(gè)概念:當(dāng)冶金學(xué)家想要改變金屬的特性時(shí),他們將其與具有所需特性的另一種金屬結(jié)合起來,制成了一種合金。同樣,研究人員在這里發(fā)現(xiàn)了一種元素,可以與用作憶阻器正電極的銀結(jié)合,以使其能夠更好地始終如一地可靠地沿非常細(xì)的導(dǎo)電通道傳輸離子。

這就是使團(tuán)隊(duì)能夠創(chuàng)建包含數(shù)以萬(wàn)計(jì)的憶阻器的超小型芯片的原因,這些芯片不僅可以可靠地從“內(nèi)存”中重新創(chuàng)建圖像,而且還可以執(zhí)行推理任務(wù),例如改善命令的原始圖像的細(xì)節(jié)或使其更好地模糊比其他科學(xué)家創(chuàng)建的其他憶阻器要好。

仍有很長(zhǎng)的路要走,但該項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)建議,最終,這可能會(huì)導(dǎo)致便攜式,人工腦計(jì)算機(jī)能夠以當(dāng)今超級(jí)計(jì)算機(jī)的規(guī)模執(zhí)行非常復(fù)雜的任務(wù)-耗電量最低,并且不需要任何網(wǎng)絡(luò)連接。

這項(xiàng)研究部分由麻省理工學(xué)院研究支持委員會(huì)基金,麻省理工學(xué)院的IBM Watson AI實(shí)驗(yàn)室,三星全球研究實(shí)驗(yàn)室和美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)資助。

責(zé)任編輯:gt

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