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IBM發(fā)明世界首個人造神經元,AI的硬件基石已完成

   日期:2016-08-08     瀏覽:146    
核心提示:發(fā)布日期:2016-08-08編者按:從AlphaGo擊敗李世石,宣布超級計算機攻克了圍棋這一窮舉法不可能征服的領域后,人工智能(AI)又

發(fā)布日期:2016-08-08

 

 

編者按:從AlphaGo擊敗李世石,宣布超級計算機攻克了圍棋這一窮舉法不可能征服的領域后,人工智能(AI)又成了所有人最熱門的話題之一。

對于不少該領域的科學家而言,人工智能的終極目標之一就是用機器實現人腦的全部功能,而作為人腦的最小細胞單位——神經元,可能會是一個最好的入手點。

美國當地時間8月3日,IBM官方宣布了他們的最新成果——首個人造神經元,可用于制造高密度、低功耗的認知學習芯片。

IBM蘇黎世研究中心制成了世界上第一個人造納米尺度隨機相變神經元。IBM已經構建了由500個該神經元組成的陣列,并讓該陣列以模擬人類大腦的工作方式進行信號處理。

該技術突破具有重要意義,因為相變神經元具有傳統(tǒng)材料制成的神經元無法匹敵的特性——其尺寸能小到納米量級。此外,它的信號傳輸速度很快,功耗很低。更重要的是,相變神經元是隨機的,這意味著在相同的輸入信號下,多個相變神經元的輸出會有輕微的不同,而這正是生物神經元的特性。

 

人造神經元論文的第一作者:托馬斯·圖瑪(Tomas Tuma)

IBM相變神經元由輸入端(類似生物神經元的樹突)、神經薄膜(類似生物神經元的雙分子層)、信號發(fā)生器(類似生物神經元的神經細胞主體)和輸出端(類似生物神經元的軸突)組成。信號發(fā)生器和輸入端之間還有反饋回路以增強某些類型的輸入信號。

 

人造神經元研發(fā)團隊,圖片來源:IBM

神經薄膜是整個神經元的關鍵。在生物神經細胞中,起神經薄膜作用的是一層液態(tài)薄膜,它的物理機理類似于電阻和電容:它阻止電流直接通過,但同時又在吸收能量。當能量吸收到一定程度,它就向外發(fā)射自己產生的信號。這信號沿著軸突傳導,被其他神經元接收。然后再重復這一過程。

在IBM制造的神經元中,液態(tài)薄膜被一小片神經薄膜取代。神經薄膜是由鍺銻碲復合材料(也稱GST材料)制成的,該材料也是可重寫藍光光盤的主要功能材料。鍺銻碲復合材料是一種相變材料,即它可以以兩種狀態(tài)存在:晶體態(tài)和無定形態(tài)。通過激光或電流提供能量,兩種狀態(tài)之間可以互相轉變。在不同狀態(tài)下,相變材料的物理特性截然不同:鍺銻碲復合材料在無定形態(tài)下不導電,而在晶體態(tài)下導電。

在人工神經元中,鍺銻碲薄膜起初是無定形態(tài)的。隨著信號的到達,薄膜逐漸變成結晶態(tài),即逐漸變得導電。最終,電流通過薄膜,制造一個信號,并通過該神經元的輸出端發(fā)射出去。在一定的時間后,鍺銻碲薄膜恢復為無定形態(tài)。這個過程周而復始。

 

生物神經元與人造神經元對比圖,圖片來源:IBM

由于生物體內各種噪聲的存在,生物神經元是隨機的(Stochastic)。IBM研究人員表示,人工神經元同樣表現出了隨機特性,因為神經元的薄膜在每次復位后,其狀態(tài)有輕微的不同,因此隨后的晶態(tài)化過程略有不同。因此,科學家無法確切地知道每次人工神經元會發(fā)射什么信號。

那么人工神經元到底有何意義?

首先,人工神經元采用了成熟的材料,歷經幾十億次工作而不損壞(壽命長),體積極?。ㄓ袌蟮勒f是90納米,但從下圖中看應該在300納米左右,而論文中表示未來有望達到14納米)。因此,這是一種性能非常棒的器件。

 

人工神經元網絡。圖中的銀色方塊是放大后的相變神經元,該神經元網絡還沒有配備工業(yè)標準的輸入輸出接口。圖片來源:IBM

其次,人工神經元跟生物神經元的工作方式非常類似。當大批人工神經元組成并行計算機后,它也許可以和人類一樣進行決策和處理感官信息。IBM表示,他們的人工神經元技術和目前發(fā)展中的另外一種人工神經元器件——憶阻器互為補充。

目前,IBM制造了10乘10的神經元陣列,將5個小陣列組合成一個500神經元的大陣列,該陣列可以用類似人類大腦的工作方式進行信號處理。事實上,人工神經元已經表現出和人類神經元一樣的“集體編碼”特性。此外,它的信號處理能力已經超過了奈奎斯特-香農采樣定理規(guī)定的極限。

編者注:集體編碼:每個神經元有2種狀態(tài),可以表示1比特信息,那么N個神經元就可以表示2N比特信息。神經元數量足夠多時,能表示的信息量將極其驚人。

IBM研究人員計劃構建包含幾千個相變神經元的單一芯片,并編寫能充分利用相變神經元芯片隨機特性的軟件。

編輯:離子心

參考:IBM、Nature、Arstechnica

論文:Nature Nanotechnology, 2016. DOI: 10.1038/nnano.2016.70 (about DOIs).

 

來源:DeepTech深科技

 
 
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