人工智慧的未來 用憶阻器製造神經網路晶元

2021-09-23 02:22:19 字數 1296 閱讀 5052

比爾•蓋茨對《連線》雜誌說:如果他還是個少年,他就會做生物黑客了。「如果你想用偉大的方式改變世界,就從生物分子開始吧。」

——《想當廚子的生物學家是個好黑客》

百科:憶阻器

憶阻器(memristor)是一種被動電子元件,被認為是電路的第四種基本元件,僅次於電阻器、電容器及電感元件。憶阻器可以在關掉電源後,仍能「記憶」通過的電荷。兩組的憶阻器更能產生與電晶體相同的功能,但更為細小。

而憶阻器的特性與一種與其全然無關的電路相似:神經元突觸。神經元之間不是單線相連,而是多線連線成錯綜複雜的網路。每乙個神經元總是和多個神經元相連,將電訊號從它的一端傳到另一端。突觸是神經元之間在功能上發生聯絡的部位,也是資訊傳遞的關鍵部位。通過這些突觸的訊號越多,兩個神經元之間的聯絡就越強大。如同反覆記憶這一行為,便是增加神經元中的突觸,以形成聯絡更為緊密的神經元。

構造憶阻器神經網路

現在,來自stony brook大學和california santa barbara大學的研究團隊似乎解決了這一問題。他們運用的是一種簡單方式:系統性試錯法研究。

憶阻器是由金屬氧化物(常用二氧化鈦)製成,因為電流會在氧原子消失的地方影響金屬材料,進而影響其電流阻力。

在這種情況下,實驗人員將氧化鋁和二氧化鈦結合形成了乙個憶阻器。他們從「詳盡**二氧化鈦組分及層厚度(5nm-100nm)的實驗」開始,然後逐步調整加上鋁氧化物的厚度。二氧化鈦層厚決定了在指定地點生成憶阻器的難易程度,同時氧化鋁層影響了實際執行的穩定性與強度。

神經網路:人工智慧的未來?

神經網路是由傳統電路鏈結而成的網格(技術上稱交叉開關),而憶阻器出現在每乙個垂直線路交叉處——首先將金屬氧化物層放置於這些位置,然後再通入電流。

研究人員訓練神經網路識別v、n、z三個字母,其囊括了存在單畫素誤差的可能。在經過一段時間的訓練之後,憶阻器神經網路能夠識別出所有三個字母,同時更深入的訓練可以進一步提公升神經網路的表現。基礎運算中的幾個部分是由傳統硬體完成的,而憶阻器則能處理最需要進行緊張計算的任務。

在這裡,研究者生成的系統只涉及了12*12網格的憶阻器,因此能力是有限的。而來自奧地利graz科技大學的robert legenstein認為:如果這個設計可以擴大至大型網路的大小,那麼它將顛覆電腦運算的未來。

儘管存在很多挑戰,但神經網路還是可以輕鬆超越傳統計算機硬體,同時又避免了一大量能源的損耗。即使層厚為30nm,在一平方厘公尺中也能存放2500萬個細胞,而其中每個細胞中帶有1萬個突觸。想要為這一切提供能源支援,卻只需要1瓦電。

工智慧型的未來 用憶阻器製造神經網路晶元

比爾 蓋茨對 連線 雜誌說 如果他還是個少年,他就會做生物黑客了。如果你想用偉大的方式改變世界,就從生物分子開始吧。想當廚子的生物學家是個好黑客 百科 憶阻器 憶阻器 memristor 是一種被動電子元件,被認為是電路的第四種基本元件,僅次於電阻器 電容器及電感元件。憶阻器可以在關掉電源後,仍能 ...

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