新型突触晶体管可模仿人脑的综合处理和记忆能力
新型突触晶体管可模仿人脑的综合处理和记忆能力 研究人员开发出一种新型突触晶体管，可模仿人脑的综合处理和记忆能力。这种器件可在室温下工作，具有高能效，并能执行联想学习等复杂的认知任务，是人工智能领域的一大进步。图片来源：Xiaodong Yan/美国西北大学尽管之前的研究利用类似的策略开发出了类脑计算设备，但这些晶体管无法在低温环境下工作。相比之下，新设备在室温下也能稳定运行。它的运行速度也很快，能耗极低，即使断电也能保留存储的信息，因此非常适合实际应用。这项研究最近发表在《自然》杂志上。模仿大脑的效率"在数字计算机中，数据在微处理器和内存之间来回移动，这会消耗大量能量，并在尝试同时执行多项任务时造成瓶颈。另一方面，在大脑中，内存和信息处理位于同一位置并完全集成，因此能效要高出几个数量级。我们的突触晶体管同样实现了同时记忆和信息处理的功能，从而更忠实地模拟了大脑"。西北大学的马克-赫萨姆（Mark C. Hersam）表示，他是这项研究的共同负责人。赫萨姆是西北大学麦考密克工程学院材料科学与工程系沃尔特-墨菲（Walter P. Murphy）教授。他还是材料科学与工程系主任、材料研究科学与工程中心主任和国际纳米技术研究所成员。Hersam 与波士顿学院的 Qiong Ma 和麻省理工学院的 Pablo Jarillo-Herrero 共同领导了这项研究。发展背后的驱动力人工智能（AI）的最新进展促使研究人员开发出更像人脑一样运行的计算机。传统的数字计算系统拥有独立的处理和存储单元，导致数据密集型任务消耗大量能源。随着智能设备不断收集大量数据，研究人员正努力寻找新的方法来处理这些数据，同时又不会消耗越来越多的电能。目前，忆阻器（或称"memristor"）是最先进的技术，可以同时执行处理和存储功能。但是，忆阻器仍然存在开关能耗高的问题。"几十年来，电子技术的模式一直是用晶体管制造一切，并使用相同的硅架构，"赫萨姆说。"通过在集成电路中集成越来越多的晶体管，我们已经取得了长足的进步。不能否认这一战略的成功，但它是以高能耗为代价的，尤其是在当前的大数据时代，数字计算正朝着压倒电网的方向发展。我们必须重新思考计算硬件，尤其是人工智能和机器学习任务。"使用摩尔纹的创新设计为了重新思考这一范式，赫萨姆和他的团队探索了摩尔纹物理学的新进展。摩尔纹是一种几何设计，当两个图案相互叠加时就会出现。当二维材料堆叠在一起时，就会产生单层材料所不具备的新特性。当这些层被扭曲形成摩尔纹图案时，电子特性前所未有的可调谐性就成为可能。在新设备中，研究人员结合了两种不同类型的原子薄材料：双层石墨烯和六方氮化硼。这两种材料堆叠在一起并有意扭曲时，会形成摩尔纹。通过相对旋转一层，研究人员可以在每层石墨烯中实现不同的电子特性，即使它们之间只有原子尺度的距离。通过正确选择扭曲方式，研究人员利用摩尔纹物理学在室温下实现了神经形态功能。赫萨姆说："有了扭曲这个新的设计参数，就有了大量的排列组合。石墨烯和六方氮化硼在结构上非常相似，但又有足够的不同，因此能产生异常强烈的摩尔纹效应。"先进的功能和测试为了测试这种晶体管，赫萨姆和他的团队训练它识别相似但不完全相同的图案。就在本月早些时候，赫萨姆推出了一种新型纳米电子设备，能够以节能的方式分析和分类数据，但他的新型突触晶体管将机器学习和人工智能又向前推进了一步。赫萨姆说："如果人工智能的目的是模仿人类的思维，那么最低级的任务之一就是对数据进行分类，也就是简单的分门别类。我们的目标是推动人工智能技术向更高层次的思维方向发展。现实世界的条件往往比当前的人工智能算法所能处理的更为复杂，因此我们在更为复杂的条件下测试了我们的新设备，以验证其先进的能力。"首先，研究人员向设备展示了一种模式：000（连续三个零）。然后，他们要求人工智能识别类似的图案，如 111 或 101。赫萨姆解释说："如果我们训练它检测出 000，然后给它 111 和 101，它就会知道 111 比 101 更类似于 000。000和111并不完全相同，但都是连续的三位数字。识别这种相似性是一种更高层次的认知形式，被称为联想学习"。在实验中，这种新型突触晶体管成功识别了类似的图案，展示了它的联想记忆能力。即使研究人员抛出了难题比如给它不完整的图案它仍然成功地展示了联想学习能力。目前的人工智能很容易被混淆，这在某些情况下会造成重大问题。想象一下，如果你正在使用一辆自动驾驶汽车，而天气状况却在恶化。车辆可能无法像人类驾驶员那样很好地解读更复杂的传感器数据。但即使我们给晶体管提供了不完美的输入，它仍然可以识别出正确的反应。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：
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