麻省理工的工程师，设计出能模拟大脑细胞工作方式的新型芯片！

麻省理工学院的工程师设计出了一个类似于脑细胞连接的芯片：迄今为止最有希望的人造突触。

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对于那些在高级人工智能领域工作的人来说，让计算机模拟大脑活动是一项庞大的任务，但如果硬件设计更像大脑硬件，那么管理起来可能更容易。

这个新兴领域被称为神经形态计算。而现在麻省理工学院的工程师可能已经克服了一个重大的障碍 - 一个人造突触芯片的设计。

目前，人脑比任何计算机都强大 - 它们包含大约800亿个神经元，超过100万亿个突触连接它们并控制信号的通过。

目前计算机芯片是通过以二进制语言传输信号来工作的。每一条信息都以1和0编码，或者说是开/关信号。

要想知道这与大脑相比如何，请考虑一下：在2013年，世界上最强大的超级计算机之一进行了大脑活动的模拟，只得到一个微不足道的结果。

当时的K计算机使用了82,944个处理器和1兆字节的主内存 - 相当于当时大约25万台台式计算机。

模拟了10.4万亿突触所连接的17.3亿个神经元活动一秒钟，足足花了40分钟。这可能听起来很多，但它只相当于人脑能力的百分之一。

但是，如果一个芯片使用类似突触的连接，计算机使用的信号可能会更加多样化，从而实现突触式的学习。突触通过大脑传递的信号，并且神经元根据穿过突触的离子的数量和类型而激活。这有助于大脑识别模式，记住事实，并执行任务。

迄今为止，复制这种方法已被证明是困难的 - 但麻省理工学院的研究人员现在已经设计了一种由硅锗制成的人造突触芯片，可以精确控制沿其流动的电流强度，就像神经元之间的离子流一样。

在模拟中，它被用来识别95％的手写样本。

神经形态芯片的先前设计使用由非晶“开关介质”分隔的两个导电层，以起到突触的作用。当接通时，离子流过介质以产生导电细丝来模拟突触，控制两个神经元之间信号的强度或弱点。

这种方法存在的问题是，如果通过没有定义的结构传播，信号会有无数的路径 - 这可能会使芯片的性能不一致和不可预测。

首席研究员Jeehwan Kim表示：“一旦用一些电压来代表人造神经元的某些数据，就必须在擦除后能够以完全相同的方式重新写入数据。

“但是在非晶态固体中，当你再写一次的时候，由于存在很多缺陷，这些离子走向了不同的方向，这个离子流变化了，很难控制，这是最大的问题 - 人造突触的不均匀性。”

考虑到这一点，该团队创建了硅锗晶格，具有离子可以流过的一维通道。这确保了每次都使用完全相同的路径。

然后这些格子用来建立一个神经形态的芯片; 当施加电压时，芯片上的所有突触显示出相同的电流，变化仅为4％。

一个突触被测试了700次。它的电流变化只有1％ - 可能是最均匀的设备。

该团队通过模拟测试了该芯片，并将其用于手写样本的MNIST数据库，这是通常用于训练图像处理软件的一种实验方法。

他们的仿真人工神经网络由三层神经片组成，由两层人造突触分隔，能够识别数以万计的手写数字，准确率达到95％，而现有软件的精度为97％。

下一步是实际构建一个能够执行手写识别任务的芯片，最终目标是创建便携式神经网络设备。

Kim说： “最终我们需要一个像指甲一样大的芯片来代替一个巨大的超级计算机。“这项研究是一个里程碑，未来会生产真正的人造智力硬件。”

这项研究已发表在“ 自然材料 ”杂志上。