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神经网络芯片首次仅由忆阻器创建

美国加州大学和纽约州立大学石溪分校的一个联合研究小组,首次仅用忆阻器就创建出一个神经网络芯片,从而向创建更大规模的神经网络迈出了重要一步。

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忆阻器,可能听起来像是科幻电影中才有的东西,但现实中它们确实存在。忆阻器全称为记忆电阻器,是模拟人类神经元和突触机制的一种有记忆功能的非线性电阻器。1971年,加州大学华裔科学家蔡少棠首次提出忆阻器的概念,但直到2008年,惠普公司的研究小组才将这一概念变为现实,他们创建了世界上第一个忆阻器器件。


从此,科学家对该项技术进行了大量研究,但到目前为止,仍没有人能够建立出一个完全基于忆阻器的神经网络芯片。据物理学家组织网7日报道,迄今,大多数神经网络均依托软件,如谷歌、脸谱和IBM的软件。这些网络通过计算机系统运行,像学习网络,主要用来在人群中识别某个面孔,或基于某种模式回答问题。


尽管这种技术好处多多,但也明显受限于硬件条件。随着神经网络在规模和复杂性方面不断增大,它们对计算机运行速度的要求也越来越高。因此,该领域的大多数研究人员相信,用忆阻器取代晶体管将是未来的一个发展方向。忆阻器就如同大脑中的神经元,当出现新的事物时能够自行学习,当被置于一个芯片中时,自然会减少网络运行所耗资源。


在最新一期《自然》杂志上,研究小组描述了他们创建这种神经网络芯片的过程,并介绍了该芯片所具有的能力。研究报告显示,新的芯片通过无晶体管的金属氧化物忆阻器闩(Crossbars)创建,呈现为一个基本的神经网络,目前仅能够执行一个任务,即学习和认知3×3像素黑白图像中的图案。


研究人员称,该芯片的研发成功,向创建更大规模的神经网络迈出了重要一步,这将挖掘出忆阻器的真正潜力。同时,它也使得科学家紧随大脑神经元基本工作模式研究步伐,构建类似人脑方式处理与联系信息的模拟式计算机成为可能。


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