大腦支撐著人類的視覺、聽覺、味覺、嗅覺、學習、記憶、情感、平衡以及其他與感知有關(guān)的功能。
在處理模式識別、風險管理或活動決策等復雜任務時,即使是當今最強大的計算機也無法與人腦競爭。
這可以歸結(jié)為以下原因:首先,傳統(tǒng)計算機依賴于馮·諾依曼架構(gòu),由于處理器和內(nèi)存分離,發(fā)展至今遇到了內(nèi)存墻的能效瓶頸以及摩爾定律失效的困境。
其次,模擬(傳感)信號和數(shù)字(計算)信號的信號域不同,隨著傳感器節(jié)點數(shù)量的增加,信號轉(zhuǎn)換和大量冗余數(shù)據(jù)逐漸成為感知系統(tǒng)的負擔。
受人腦和生物神經(jīng)系統(tǒng)的啟發(fā),設(shè)計交互式神經(jīng)形態(tài)器件和芯片來整合感知、存儲和處理能力,成為突破馮·諾伊曼構(gòu)架瓶頸的曙光。
據(jù)麥姆斯咨詢報道,近期,中科院北京納米能源與系統(tǒng)研究所孫其君研究員以及王中林院士團隊總結(jié)了生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件的研究進展,包括神經(jīng)形態(tài)觸覺系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、聽覺系統(tǒng)等。
概括性的描述了用于交互式神經(jīng)形態(tài)器件的基本模型,從材料特性、器件結(jié)構(gòu)、工作機制、性能指標和潛在應用等幾個方面對這些交互式神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)進行了詳細的討論。此外,該論文還提出了可以融合多種/混合傳感信號的交互式神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng),以解決更現(xiàn)實和復雜的問題。
并進一步對計算神經(jīng)元和整合感覺神經(jīng)元的優(yōu)缺點進行了比較。通過各種傳感器和突觸器件的組合,生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件可以為突破馮氏瓶頸,構(gòu)建后摩爾時代新型電子器件,實現(xiàn)新一代交互式感知、存儲、計算提供新的解決方案。
如圖1所示,計算范式目前在經(jīng)歷從馮·諾依曼架構(gòu)到交互式神經(jīng)形態(tài)計算的革命性轉(zhuǎn)變。由于與傳統(tǒng)的計算機在信號處理方式上的不同,從感存算分離到感存算一體,神經(jīng)形態(tài)芯片可以模擬人腦的功能和工作模式來處理更復雜的任務(如體感、圖像和語音識別)。
神經(jīng)形態(tài)器件的研究和開發(fā)被認為是通向未來人工智能時代的主要途徑之一。因此,從底層出發(fā)構(gòu)建固態(tài)電子器件和系統(tǒng),模擬生物感覺突觸和神經(jīng)元,并開發(fā)超低功耗的類腦芯片具有重要的研究價值。
圖1 計算范式從馮·諾依曼架構(gòu)到生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)計算的革命性轉(zhuǎn)變
交互式神經(jīng)形態(tài)器件的基本模型包括以下三種形式:在器件層級模擬神經(jīng)元活動,在網(wǎng)絡層級模擬由類神經(jīng)元器件連接的神經(jīng)網(wǎng)絡,以及在系統(tǒng)層級模擬與外部環(huán)境的交互感知(圖2)。早期開發(fā)的突觸器件主要使用電脈沖作為刺激信號,缺乏對各種感覺行為的模擬。
為了模擬一個更真實的神經(jīng)系統(tǒng),非常有必要探討感覺信號對突觸權(quán)重更新過程的影響。一個生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件通常包括一個仿生受體(傳感器)和人工突觸器件。仿生受體用于感知外部刺激(如壓力、聲音、光和熱),并將刺激轉(zhuǎn)化為電信號,從而實現(xiàn)進一步的信息傳遞并激活突觸器件(圖3)。
圖2 人類神經(jīng)系統(tǒng)和仿生神經(jīng)形態(tài)器件/系統(tǒng)的比較
圖3 仿生交互式神經(jīng)形態(tài)器件的分類和示意圖
圖4顯示了生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件/系統(tǒng)的里程碑式時間線。依據(jù)傳感器類型,可劃分為神經(jīng)形態(tài)觸覺系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、聽覺系統(tǒng)和多感官系統(tǒng)。此外,該綜述還詳細討論了這些交互式神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的材料特性、器件結(jié)構(gòu)、工作機制、性能指標和潛在應用等。
最后分別從材料、設(shè)備、網(wǎng)絡和系統(tǒng)集成等4個層面,提出了交互式神經(jīng)形態(tài)器件在未來發(fā)展中面臨的機遇和挑戰(zhàn)(圖5)。
圖4 生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件的發(fā)展歷程
圖5生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件的未來發(fā)展路線圖
總而言之,利用“傳感器+突觸器件”的仿生交互式神經(jīng)形態(tài)器件和系統(tǒng)模型,實現(xiàn)并行感知、存儲和計算的協(xié)同融合功能,是一種突破馮氏瓶頸、構(gòu)建后摩爾時代新型電子器件的有效途徑,相關(guān)研究如旭日初升,又荊棘滿路。不同類型的傳感器和突觸器件尺寸、功耗、穩(wěn)定性和兼容性,多耦合信號的解耦和串擾以及片上集成等問題都亟待解決。
通過對交互式神經(jīng)形態(tài)器件的未來發(fā)展路線進行的定位和展望來看,其未來發(fā)展高度需要優(yōu)化對傳感器、神經(jīng)形態(tài)器件和相關(guān)兼容算法的集成。
論文鏈接:
https://doi.org/10.1016/j.mattod.2022.09.012
審核編輯:劉清
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原文標題:綜述:仿生交互式神經(jīng)形態(tài)器件研究進展
文章出處:【微信號:Micro-Fluidics,微信公眾號:微流控】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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