麻省理工研究人員設計「晶元大腦」人工突觸 攜帶型人工智慧設備邁出重要步伐

人腦中有大約一千億個神經元，形成了強大的處理能力。任何時候，一個神經元都可以通過突觸將指令傳遞給數以千計的其他神經元。人腦中用於傳遞神經元信號的突觸數量高達一百萬億，正是在它們的支撐下，人腦才得以快速完成識別、記憶、學習等工作。

「神經計算」領域的研究人員已經在嘗試設計類人腦的計算機晶元。這種「晶元大腦」（brain on a chip）採取類似神經元的工作方式，能夠像大腦一樣，有效處理上百萬個並行計算流，達到目前只能通過大量超級計算機才可實現的並行計算能力。但是，這種攜帶型人工智慧存在一個重大挑戰，就是很難在硬體上複製的神經突觸。

現在，麻省理工學院的工程師們設計了一種人工突觸，他們可以精確控制流經它的電流強度，就像離子在神經元之間流動一樣。研究團隊已經使用人工突觸製成了一個小晶元。模擬實驗發現，該晶元及其突觸可用來識別筆跡，準確率達到95%。研究成果已發表在《自然材料》雜誌，這為研製攜帶型、低功耗神經晶元邁出了重要步伐

大多數神經晶元使用兩個導電層（中間由交換介質或類突觸空間相隔）來模擬突觸。通電後，離子在交換介質中移動以產生導電絲，類似於突觸「重量」的變化過程。但是以往的設計很難控制離子的流動。麻省理工學院電子與微系統技術實驗室首席研究員金日煥表示，這是因為大多數交換介質都無法限制離子的移動路徑。為此，研究團隊沒有使用非晶態材料製作人工突觸，而是使用了一種無缺陷的導電材料—單晶硅，試圖構建一個一維、精確的線性通道，使離子實現可預測的流動。其具體做法是在一個網格狀的硅晶片上疊加相似狀的硅鍺材料。硅鍺的網格略大於硅晶片的網格，兩種材料將形成錯位，從而形成一條供離子流動的通道。

研究人員使用硅鍺人工突觸（每個寬約25納米）製作了一個神經晶元。通電後，發現所有突觸的電流或離子流大致相同，差異約為4%，遠遠優於非晶態材料形成的突觸。研究人員還對單個突觸進行了多達700次試驗，發現突觸的電流是一樣的，差異只有1%。

研究團隊的最終測試是探索其晶元如何完成實際的學習任務，特別是如何識別筆跡。研究人員認為這是神經晶元的首次實用性測試。這類神經晶元應由「輸入/隱藏/輸出神經元」組成，每種神經元又通過人工突觸與其他「神經元」相連。科學家們認為，這樣的神經網路可以用來「學習」。研究團隊使用計算機模擬了一個包含三個神經層的人工神經網路，三個神經層之間通過兩個人工突觸層相連。他們輸入了上萬個筆跡樣本，發現其神經網路硬體的識讀正確率達到了95%（現有軟體演算法的正確率為97%）。

目前，研究團隊正在製作一種可以完成實際識別任務的神經晶元。除了筆跡之外，該團隊的人工突觸設計還將可以用來製成更小、更便捷的神經網路設備，以執行複雜的計算任務，而這些複雜任務目前只能在大型超級計算機中才能實現。研究人員的最終目標是使用一個指甲大小的晶元取代一台大型超級計算機。

來源：麻省理工學院網站/圖片來自互聯網

中國國防科技信息中心 張珂

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