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法國(guó)研究人員日前成功開(kāi)發(fā)出能自主學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)突觸,即 artificial synapse。他們還創(chuàng)建了物理模型,這對(duì)于開(kāi)發(fā)更復(fù)雜的電路十分關(guān)鍵。研究成果在昨日發(fā)表于《Nature Communications》。

仿生學(xué)領(lǐng)域的一項(xiàng)重要目標(biāo),是模仿人腦——從大腦的機(jī)能與運(yùn)轉(zhuǎn)方式獲取靈感,來(lái)設(shè)計(jì)更加智能的機(jī)器。這在信息學(xué)科應(yīng)用廣泛,用來(lái)處理成特定任務(wù)的算法,如圖像識(shí)別,就受到仿生學(xué)的啟發(fā)。但它們能耗巨大。

以 Vincent Garcia 為首的法國(guó)科研人員,近日在該領(lǐng)域取得了突破:在芯片上直接創(chuàng)制出能夠?qū)W習(xí)的人工神經(jīng)突觸,以及能夠解釋其學(xué)習(xí)能力的物理模型。該研究為創(chuàng)造人工神經(jīng)突觸網(wǎng)絡(luò),因而開(kāi)發(fā)出更快速高效的人工智能系統(tǒng)打開(kāi)了一扇大門。

能夠?qū)W習(xí)的人工神經(jīng)突觸 人造大腦已在地平線?

藝術(shù)家描繪的人工神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)圖

人腦的學(xué)習(xí)過(guò)程與神經(jīng)突觸緊密關(guān)聯(lián),后者起到連接神經(jīng)元的作用。被激活的神經(jīng)突觸越多,其連接就會(huì)受到強(qiáng)化,學(xué)習(xí)得到提升。

研究人員從這項(xiàng)機(jī)制獲取靈感,來(lái)設(shè)計(jì)名為憶阻器( Memristor)的人工神經(jīng)突觸。該納米電子原件,由兩個(gè)電極,以及夾在它們之間的一層薄鐵電物質(zhì)(ferroelectric layer)組成。后者的電阻,可用類似于神經(jīng)元電信號(hào)的電壓脈沖來(lái)調(diào)整。

若電阻低, 突觸聯(lián)系(synaptic connection)會(huì)很強(qiáng);若電阻高,突觸聯(lián)系會(huì)較弱。讓人工神經(jīng)突觸進(jìn)行學(xué)習(xí),完全是基于這項(xiàng)調(diào)整電阻的能力。

雖然,全世界有許多頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室在研究人工神經(jīng)突觸,這些設(shè)備的工作原理在很大程度上仍是未知的。法國(guó)研究人員的主要貢獻(xiàn)在于:首次開(kāi)發(fā)出能預(yù)測(cè)人工神經(jīng)突觸如何工作的物理模型。借助該模型,創(chuàng)建更復(fù)雜的系統(tǒng)成為了可能,比如一系列與這些憶阻器相互連結(jié)的人工神經(jīng)元。

雷鋒網(wǎng)獲知,作為歐盟 ULPEC H2020 研究項(xiàng)目的一部分,該發(fā)現(xiàn)將會(huì)用于在新型攝像頭上進(jìn)行實(shí)時(shí)輪廓識(shí)別:除非觀察到視角變化,像素點(diǎn)會(huì)保持不活動(dòng)狀態(tài)。該數(shù)據(jù)處理過(guò)程的能耗更低,并能更快地檢測(cè)選中的對(duì)象。

雷鋒網(wǎng)了解到,參與該研究的學(xué)者來(lái)自于CNRS/Thales 物理學(xué)聯(lián)合研究室,波爾多大學(xué)、巴黎第十一大學(xué)、埃夫里大學(xué) 以及美國(guó)阿肯色大學(xué)。

責(zé)任編輯:海凡

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