IBM研制出人工相变神经元器件

据IBM公司网站2016年8月消息,该公司科学家已利用相变材料制造出一种随机脉冲神经元,可用于存储和处理数据,这意味着IBM在开发用于认知运算的高能效、超高密度集成神经形态技术方面取得了重要进展。

受生物大脑运转的方式所启发,科学家在数十年来一直从理论方面研究模拟大量神经元的多种运算能力的可能性。但要实现可媲美实际生物的神经元密度和功率分配,一直是一项艰巨挑战。

IBM研究员Evangelos Eleftheriou表示:“我们针对记忆应用研究相变材料已有十余年,在过去两年中,我们取得了非凡的进展。在这两年中,我们发现并发表了新的记忆技术,包括首次在相变存储器的每个单元存储3个字节的预期记忆体。而现在,我们实现了基于相变材料的人工神经元的强大能力,它们能够高速运行各种计算单元,例如数据关联监测和无监督学习,并且能耗极低。”

IBM的科学家设计的人工神经元由相变材料组成,包括锗-锑-碲,这种材料具有两种稳定状态,一种为非结晶状态(没有明确结构),一种为结晶状态(有明确结构)。锗-锑-碲也是可复写蓝光碟片的基本材料。但人工神经元并不存储数字信息,而存储模拟信号,犹如生物大脑中的突触和神经元。

IBM的研究团队对人工神经元施加了一系列电脉冲,导致相变材料出现渐进式结晶化,最终导致神经元放电。在神经科学中,该功能被称为生物神经元的积分发放性质。这是基于事件的运算的基础,从本质上来讲类似于在我们摸到高温物体时大脑触发的反应。

通过利用这种积分发放性质,即使单个的神经元也可用于检测基于事件的实时数据流中的模式并发现关联。例如,在物联网中,传感器可收集和分析大量在边缘地带收集的天气数据,实现更快地天气预测。而人工神经元则可用于检测金融交易中的模式,以找出差异之处,或利用来自社交媒体的数据实时发现新的文化趋势。大量的高速、低能耗纳米级神经元还可用于开发带有同位记忆体和处理单元的神经性态协处理器。

IBM的科学家将上千个人工神经元组织为一个整体,用它们来表现快速、复杂的信号。此外,人工神经元已显示出可维持数十亿次开关循环,也就是说,假设更新频率为100赫兹,人工神经元可运行数年。而每次神经元更新所需要的电力不到120拍焦耳,平均功耗低于120微瓦(100万微瓦=1瓦)。

相关研究人员表示,随机相变神经元结合人工突触等其他纳米级运算器件,可能为创造新一代的超高密度神经形态运算系统提供关键条件。

原文发布于微信公众号 - 人工智能快报(AI_News)

原文发表时间:2016-09-06

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