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科技日報北京9月21日電 （記者張夢然）韓國科學技術研究院（KIST）神經(jīng)形態(tài)工程中心研究團隊宣布開發(fā)出一種能進行高度可靠神經(jīng)形態(tài)計算的人工突觸半導體器件，解決了神經(jīng)形態(tài)半導體器件憶阻器長期存在的模擬突觸特性、可塑性和信息保存方面的局限。研究成果近日發(fā)表在《自然·通訊》雜志上。

模仿人腦的神經(jīng)擬態(tài)計算系統(tǒng)技術應運而生，克服了現(xiàn)有馮諾依曼計算方法功耗過大的局限。實現(xiàn)使用大腦信息傳輸方法的半導體器件需要一種能表達各種突觸連接強度的高性能模擬人工突觸裝置。當神經(jīng)元產(chǎn)生尖峰信號時，這種方法使用神經(jīng)元之間傳輸?shù)男盘枴?

KIST團隊微調(diào)了活性電極離子的氧化還原特性，以解決阻礙現(xiàn)有神經(jīng)形態(tài)半導體器件性能的小突觸可塑性。研究團隊在突觸裝置中摻雜和使用各種過渡金屬，以控制活性電極離子的還原概率。研究發(fā)現(xiàn)，離子的高還原概率是開發(fā)高性能人工突觸裝置的關鍵變量。

因此，研究團隊將具有高離子還原概率的鈦過渡金屬引入現(xiàn)有的人工突觸裝置中。這保持了突觸的模擬特性和生物大腦突觸處的設備可塑性，大約是高電阻和低電阻之間差異的5倍。此外，他們開發(fā)了一種高性能的神經(jīng)形態(tài)半導體，其效率大約提高了50倍。

此外，由于摻雜鈦過渡金屬的高合金形成反應性，與現(xiàn)有的人工突觸裝置相比，信息保留率提高了63倍。此外，包括長期增強和長期抑郁的大腦功能可更精確地模擬。

該團隊使用開發(fā)的人工突觸設備實現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習模式，并嘗試了人工智能圖像識別學習。結果，與現(xiàn)有的人工突觸裝置相比，錯誤率降低了60%以上；此外，手寫圖像模式識別準確率提高了69%以上。研究團隊通過這種改進的人工突觸裝置證實了高性能神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)的可行性。

研究人員表示，這項研究極大地改善了突觸的運動范圍和信息保存，這是現(xiàn)有突觸模擬的最大技術障礙。新開發(fā)的人工突觸裝置表達突觸各種連接強度的模擬運算區(qū)域得到了最大化，因此基于大腦模擬的人工智能計算的性能將得到提升。

【總編輯圈點】

人腦的學習和記憶能力，來自近千億個神經(jīng)元與突觸互連的復雜網(wǎng)絡。受大腦認知的啟發(fā)，神經(jīng)形態(tài)計算應運而生，并以效仿生物的神經(jīng)網(wǎng)絡為目標。在本研究中，改進的人工突觸顯示出類腦人工智能的基本要素，且具有優(yōu)于馮諾依曼架構性能的潛力。但最終，它還需兼具高可擴展性和成本效益，才可以真正為開發(fā)有高級認知功能的神經(jīng)形態(tài)智能計算機鋪路。