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。
這一特性照亮了使用憶阻器製造神經突觸晶元的前景，通常情況下腦電路控制邏輯神經元，憶阻器則控制它們之間的鏈結。然而，即使效能最優的憶阻器也無法利用cmos(互補金屬氧化物半導體)建立電路，因為使用了cmos的憶阻器的狀態很不穩定。
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。
原文發布時間為：
2023年05月20日
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人工智慧的未來 用憶阻器製造神經網路晶元
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