韩国科学技术研究院(KIST)神经形态工程中心研究团队宣布开发出一种能进行高度可靠神经形态计算的人工突触半导体器件,解决了神经形态半导体器件忆阻器长期存在的模拟突触特性、可塑性和信息保存方面的局限。研究成果近日发表在《自然·通讯》杂志上。
模仿人脑的神经拟态计算系统技术应运而生,克服了现有冯诺依曼计算方法功耗过大的局限。实现使用大脑信息传输方法的半导体器件需要一种能表达各种突触连接强度的高性能模拟人工突触装置。当神经元产生尖峰信号时,这种方法使用神经元之间传输的信号。
KIST团队微调了活性电极离子的氧化还原特性,以解决阻碍现有神经形态半导体器件性能的小突触可塑性。研究团队在突触装置中掺杂和使用各种过渡金属,以控制活性电极离子的还原概率。研究发现,离子的高还原概率是开发高性能人工突触装置的关键变量。
因此,研究团队将具有高离子还原概率的钛过渡金属引入现有的人工突触装置中。这保持了突触的模拟特性和生物大脑突触处的设备可塑性,大约是高电阻和低电阻之间差异的5倍。此外,他们开发了一种高性能的神经形态半导体,其效率大约提高了50倍。
此外,由于掺杂钛过渡金属的高合金形成反应性,与现有的人工突触装置相比,信息保留率提高了63倍。此外,包括长期增强和长期抑郁的大脑功能可更精确地模拟。
该团队使用开发的人工突触设备实现了人工神经网络学习模式,并尝试了人工智能图像识别学习。结果,与现有的人工突触装置相比,错误率降低了60%以上;此外,手写图像模式识别准确率提高了69%以上。研究团队通过这种改进的人工突触装置证实了高性能神经形态计算系统的可行性。
[来源:科技日报]
338万!广东工业大学计划采购网络分析仪与高功率半导体器件分析仪等设备
2022.04.13
2022.02.08
2024.07.23
2024.05.14
版权与免责声明:
① 凡本网注明"来源:仪器信息网"的所有作品,版权均属于仪器信息网,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用。已获本网授权的作品,应在授权范围内使用,并注明"来源:仪器信息网"。违者本网将追究相关法律责任。
② 本网凡注明"来源:xxx(非本网)"的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责,且不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、网站或个人从本网下载使用,必须保留本网注明的"稿件来源",并自负版权等法律责任。
③ 如涉及作品内容、版权等问题,请在作品发表之日起两周内与本网联系,否则视为默认仪器信息网有权转载。
谢谢您的赞赏,您的鼓励是我前进的动力~
打赏失败了~
评论成功+4积分
评论成功,积分获取达到限制
投票成功~
投票失败了~