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            EEPW首頁(yè) > 業(yè)界動(dòng)態(tài) > MIT設(shè)計(jì)人造突觸芯片能以類似大腦神經(jīng)元方式傳遞訊息

            MIT設(shè)計(jì)人造突觸芯片能以類似大腦神經(jīng)元方式傳遞訊息

            作者: 時(shí)間:2018-01-25 來(lái)源:technews 收藏

              盡管科技已經(jīng)如此進(jìn)步發(fā)達(dá),但對(duì)于那些在人工智能(AI)領(lǐng)域的研究者來(lái)說(shuō),讓計(jì)算機(jī)仿真大腦活動(dòng)仍是一項(xiàng)龐大的任務(wù),如果硬件能夠設(shè)計(jì)更像大腦的硬件,那么管理起來(lái)將會(huì)更容易。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201801/374907.htm

              是的,大家都是這么想的,那么話說(shuō)回來(lái),究竟這個(gè)「期望」有多么困難? 日本研究單位 5 年前就曾經(jīng)進(jìn)行過(guò)一項(xiàng)大腦活動(dòng)仿真測(cè)試,這個(gè)運(yùn)用世界上最強(qiáng)大之一所進(jìn)行的例子應(yīng)該能作為一些參考。

              在 2013 年時(shí),日本理化學(xué)研究所(Riken)運(yùn)用「京」(K computer)進(jìn)行的對(duì)大腦活動(dòng)的仿真測(cè)試;「京」一共使用了 82,944 個(gè)處理器和 1 PB(約 1,000 TB)主存儲(chǔ)器,幾乎相當(dāng)于當(dāng)時(shí) 25 萬(wàn)臺(tái)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算單位。

              而這樣一臺(tái)計(jì)算機(jī)為了仿真大腦中 10.4 兆突觸所連接的 17.3 億神經(jīng)元活動(dòng)的 1 秒鐘,就花上了 40 分鐘;盡管聽(tīng)起來(lái)已經(jīng)非常厲害,但事實(shí)上是,這一切仍只是大腦活動(dòng)中的百分之一。

              即使是現(xiàn)在,大腦仍是比任何計(jì)算機(jī)都還要更為強(qiáng)大,它包含著 800 億神經(jīng)元和超過(guò) 100 兆個(gè)神經(jīng)突觸,隨時(shí)都在控制訊息的通過(guò),相較之下,目前計(jì)算機(jī)仍是以二進(jìn)制語(yǔ)言在傳輸訊號(hào),每一條訊息都以 1、0 在進(jìn)行編碼。

              科學(xué)家認(rèn)為,如果運(yùn)用類似突觸的連接方式,計(jì)算機(jī)使用的訊號(hào)將可能更加多樣化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)「突觸式」的學(xué)習(xí)。

              在大腦中,突觸負(fù)責(zé)「管理」訊息的傳遞,而神經(jīng)元?jiǎng)t會(huì)根據(jù)穿過(guò)突觸的離子數(shù)量和種類來(lái)動(dòng)作,這些都幫助大腦識(shí)別模式、記住事實(shí)并執(zhí)行任務(wù);科學(xué)家將這種新興研究領(lǐng)域稱為神經(jīng)形態(tài)工程學(xué)(Neuromorphic engineering)。

              迄今為止,想要讓擁有這種學(xué)習(xí)方式已被證明是困難的,但 ScienceAlert 報(bào)導(dǎo)指出,隨著麻省理工(MIT)工程師成功克服障礙設(shè)計(jì)出一種由硅鍺(SiGe)制成的人造突觸芯片,未來(lái)「突觸式」學(xué)習(xí)的發(fā)展將有可能達(dá)成。

              過(guò)去神經(jīng)形態(tài)芯片的設(shè)計(jì)是使用非晶體作為「開(kāi)關(guān)媒介」,分隔開(kāi)兩個(gè)導(dǎo)電層以起到突觸的作用。 但這種方法存在的問(wèn)題是,如果沒(méi)有定義結(jié)構(gòu)性的傳播路徑,信息就會(huì)有無(wú)數(shù)的路徑可以傳遞,而這帶來(lái)芯片的不一致及不可預(yù)測(cè)性。

              為了避免非晶體為芯片帶來(lái)的不均勻性,團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了只有一維信道的硅鍺晶格,確保離子每次流動(dòng)時(shí)都使用完全相同的路徑,接著團(tuán)隊(duì)再使用這些晶格打造了神經(jīng)形態(tài)芯片,就像是大腦中神經(jīng)元之間的電流一樣, 這種芯片也可以精準(zhǔn)的控制其中流動(dòng)的電流強(qiáng)度。

              團(tuán)隊(duì)計(jì)劃下一步將實(shí)際打造出能夠執(zhí)行手寫(xiě)識(shí)別的芯片,最終目標(biāo)則是創(chuàng)造攜帶式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)裝置。 在 Kim 看來(lái),這項(xiàng)研究就像一塊墊腳石,帶領(lǐng)人們走向生產(chǎn)真正的 AI 硬件目標(biāo)前進(jìn),「我們希望最終能以一個(gè)指甲大小的芯片,來(lái)取代巨大的。 」



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