科幻也能成为现实?科研人员首创完全使用忆阻器构建的神经网络芯片
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图片说明:忆阻器创建的神经网络。图示为Prezioso和同事创建的人工神经网络模型的一个片段,该神经网络由忆阻器(黄色部分)通过水平和垂直交叉连接构成。通过忆阻器输入电压V1到V3产生驱动电流,电流垂直传递。人工神经元(三角形部件)将相邻导线间不同的电流输出到f1和f2。神经元上的正负符号表明输出取决于电流差异。图片来源:Nature 521, 37–38 (07 May 2015) doi:10.1038/521037a


加州大学的一个研究小组(纽约州立大学石溪分校也参与了该项目的部分研究)首次仅使用忆阻器创建出了一个神经网络芯片。并在Nature上描述了他们是如何创建芯片以及芯片具备的功能。

听起来忆阻器可能像科幻电影里才会出现的东西,但实际上是真实存在的,忆阻器是一种模拟人类神经元和突触机制的电子记忆装置。一些人认为,现实中的人类意识只不过是记忆保留和处理的一种高级形式,而且它是模拟形式,而非电脑的那种数字形式。忆阻器的概念最早是由加州大学的Leon Chua教授在1971年提出的,但直到2008年惠普公司的研究团队才首次将其变为现实。许多科学家都在致力于相关研究,但至今还没有人创建出仅仅基于忆阻器构建的神经网络芯片。

目前为止,大多数神经网络都是基于软件(如谷歌、Facebook、IBM的软件)构建的,这些神经网络(如学习网络)都是通过计算机系统运行的。主要用途是在人群中识别面孔或回答基于人类措辞的问题。虽然这种技术的优势很明显,但发展却受限于硬件条件。随着神经网络在规模和复杂性方面的增长,对计算机的性能要求会愈加苛刻。该领域大多数的研究人员认为,下一步发展是用忆阻器取代传统晶体管,忆阻器在被置于新系统中时具有学习功能(这点和大脑中的神经元很相似)。把它们置于芯片中自然会减少网络运行中的消耗。

新的芯片是使用无晶体管的金属氧化物忆阻器闩创建的,并呈现为一个基本的神经网络,仅能够执行一种非常简单的任务,即对3 × 3像素黑白图案的学习与认知。研究人员表示,这种芯片的成功构造是迈向更大规模神经网络创建之路的重要一步。同时,也使大脑神经元基本研究和推动与之相匹配的计算机的同步发展成为可能。(科学之家,译审:Y Sun)
文章来源: http://phys.org/news/2015-05-neural-network-chip-built-memristors.html
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Training and operation of an integrated neuromorphic network based on metal-oxide memristors, Nature 521, 61–64 (07 May 2015) doi:10.1038/nature14441

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