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MIT新型“大腦芯片”問(wèn)世,性能堪比超算?
瀏覽數(shù):1564   發(fā)布時(shí)間:2020-6-16
近日,麻省理工學(xué)院(MIT)的工程師們?cè)O(shè)計(jì)了一種“大腦芯片”。研究人員所用的芯片物理體積比一片紙屑還要小,但卻被工程師們放置了成千上萬(wàn)個(gè)“人工大腦突觸”,這種被稱為“憶阻器”的硅基元件,能夠模仿人類(lèi)大腦中信息傳遞的突觸結(jié)構(gòu)。



“微型化”是科技便利生活的重要一環(huán)。試想,有一天,我們可以把龐大的超級(jí)計(jì)算機(jī)不斷縮小,直到可以把它們裝進(jìn)口袋;我們可以隨身攜帶微型人工智能大腦,它們甚至可以在沒(méi)有超級(jí)計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)或云計(jì)算的情況下運(yùn)行,在它們微不足道的身體里運(yùn)行著龐大的算法。


而這已不單單是觸不可及的幻想。


近日,麻省理工學(xué)院(MIT)的工程師們?cè)O(shè)計(jì)了一種“大腦芯片”,讓我們向那種未來(lái)又邁進(jìn)了一步。研究人員所用的芯片物理體積比一片紙屑還要小,但卻被工程師們放置了成千上萬(wàn)個(gè)“人工大腦突觸”,這種被稱為“憶阻器”的硅基元件,能夠模仿人類(lèi)大腦中信息傳遞的突觸結(jié)構(gòu)。




這一最新研究成果發(fā)表在近日的《自然納米技術(shù)》雜志上。


研究展示了一種很有前途的新型神經(jīng)形態(tài)器件憶阻器設(shè)計(jì)——基于一種新型電路的電子器件,這種電路以模仿大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的方式處理信息。這種受大腦啟發(fā)的電路可以被植入小型便攜式設(shè)備中,執(zhí)行只有今天的超級(jí)計(jì)算機(jī)才能處理的復(fù)雜計(jì)算任務(wù)。


與其他現(xiàn)有版本的人工大腦突觸相比,這種突觸的性能有所改善,而且可以在一個(gè)芯片上進(jìn)行組合。研究人員表示,這一結(jié)果有望幫助開(kāi)發(fā)出能夠在本地處理復(fù)雜人工智能計(jì)算的設(shè)備,同時(shí)保持體積小、節(jié)能,而且不需要連接到數(shù)據(jù)中心。


大腦芯片:小型便攜,堪比超算


在這項(xiàng)最新研究中,MIT 工程師們打破用銀作為模擬大腦突觸材料的傳統(tǒng),改為采用銅銀合金構(gòu)造憶阻器。改造后的新型憶阻器擁有更強(qiáng)的性能,能夠記憶并重現(xiàn)美國(guó)隊(duì)長(zhǎng)盾牌的灰色圖像,并通過(guò)銳化和模糊可靠地改變麻省理工學(xué)院基利安法院的圖像。


研究團(tuán)隊(duì)表示,他們發(fā)現(xiàn)用銀、銅和硅的合金制造憶阻器,能夠制造出一種毫米見(jiàn)方的硅芯片,上面有成千上萬(wàn)個(gè)憶阻器。而且研究發(fā)現(xiàn),這種芯片能夠有效地“記住”并重復(fù)回憶非常詳細(xì)的圖像,與之前出現(xiàn)的其他類(lèi)型的模擬大腦回路相比,“記住”的圖像更加清晰和詳細(xì)。


雖然這些測(cè)試看起來(lái)并沒(méi)有什么技術(shù)含量,但該團(tuán)隊(duì)相信,他們這樣的芯片設(shè)計(jì)是推動(dòng)小型便攜式人工智能設(shè)備發(fā)展重要一步,并有望執(zhí)行現(xiàn)在只有超級(jí)計(jì)算機(jī)才能做到的更為復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。



團(tuán)隊(duì)的最終目標(biāo)是利用微型技術(shù)重建大型、復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。麻省理工學(xué)院機(jī)械工程副教授 Jeehwan Kim 表示:“到目前為止,人工突觸網(wǎng)絡(luò)是以軟件的形式存在的。我們正試圖為便攜式人工智能系統(tǒng)構(gòu)建真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件!


這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前基于需要大量 GPU 計(jì)算能力才能運(yùn)行的軟件,但如果將他們轉(zhuǎn)化成專(zhuān)用硬件,這些微型芯片就可以安裝在小型設(shè)備上,包括手機(jī)或相機(jī),帶來(lái)令人矚目的技術(shù)革新。


“想象一下,將一個(gè)神經(jīng)形態(tài)裝置連接到你車(chē)上的攝像頭上,讓它識(shí)別燈光和物體并立即做出決定,而不需要連接到互聯(lián)網(wǎng)!


當(dāng)然,麻省理工學(xué)院并不是研發(fā)神經(jīng)形態(tài)芯片的唯一機(jī)構(gòu)。蘋(píng)果、谷歌、微軟和英特爾公司都有各自版本的機(jī)器學(xué)習(xí)硬件。英特爾的 Lohi 芯片用 1024 個(gè)人造神經(jīng)元模擬大腦。


人工大腦突觸


憶阻器,也稱記憶晶體管,是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的基本元素。在神經(jīng)形態(tài)器件中,憶阻器的工作方式更類(lèi)似于大腦突觸——兩個(gè)神經(jīng)元的連接點(diǎn)。大腦突觸能夠從一個(gè)神經(jīng)元接收到離子形式的信號(hào),然后向下一個(gè)神經(jīng)元發(fā)送相應(yīng)的信號(hào)。


傳統(tǒng)電路中的晶體管,只能在兩種狀態(tài)(0或1)之間切換來(lái)傳輸信息,并且只有當(dāng)它接收到的電流信號(hào)具有一定強(qiáng)度時(shí)才這樣做,這是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)。


與之不同的是,記憶元件可以提供一個(gè)梯度值,這就更像人的大腦的原始雛形。它產(chǎn)生的信號(hào)會(huì)根據(jù)它接收到的信號(hào)的強(qiáng)度而變化。這也就意味著單個(gè)憶阻器具有多個(gè)值,因此比二元晶體管執(zhí)行范圍更廣的操作。




并且,和大腦突觸一樣,憶阻器也能夠“記住”與給定電流強(qiáng)度相關(guān)的值,并在下一次接收到類(lèi)似電流時(shí)產(chǎn)生完全相同的信號(hào)。這可以保證一個(gè)在復(fù)雜方程計(jì)算中得出準(zhǔn)確無(wú)誤的答案,或者擁有可靠的物體的視覺(jué)分類(lèi)——通常,這需要多個(gè)晶體管和電容器才能實(shí)現(xiàn)。


然而,現(xiàn)有的憶阻器設(shè)計(jì)在性能上是有限的。一個(gè)單憶阻器由一個(gè)正電極和一個(gè)負(fù)電極組成,正負(fù)電極再由一個(gè)“開(kāi)關(guān)介質(zhì)”或電極之間的空間隔開(kāi)。當(dāng)一個(gè)電極被施加電壓時(shí),離子從該電極流過(guò)介質(zhì),形成一個(gè)“傳導(dǎo)通道”到另一個(gè)電極。接收到的離子構(gòu)成了記憶電阻器通過(guò)電路傳輸?shù)碾娦盘?hào)。離子通道的大。ㄒ约皯涀杵髯罱K產(chǎn)生的信號(hào))應(yīng)與刺激電壓的強(qiáng)度成正比。


傳導(dǎo)通道越薄,從一個(gè)電極到另一個(gè)電極的離子流動(dòng)越輕,單個(gè)離子就越難保持在一起,而傾向于分離開(kāi)來(lái)。因此,在一定的小范圍電流刺激下,接收電極很難可靠地捕獲相同數(shù)量的離子,從而傳輸相同的信號(hào)。


Kim 也表示,現(xiàn)有的憶阻器設(shè)計(jì)在電壓刺激一個(gè)大的傳導(dǎo)通道或者從一個(gè)電極到另一個(gè)電極的大量離子流動(dòng)的情況下可以順利完成工作。但是,當(dāng)憶阻器需要通過(guò)更薄的傳導(dǎo)通道產(chǎn)生更微妙的信號(hào)時(shí),這些憶阻器就有點(diǎn)力不從心了。


利用“冶金”鑄造新材料


工程師通常使用銀作為憶阻器正極的材料。Kim 說(shuō):“傳統(tǒng)上,冶金學(xué)家試圖在大塊基質(zhì)中加入不同的原子來(lái)強(qiáng)化材料,我們想,為什么不調(diào)整憶阻器中的原子相互作用,加入一些合金元素來(lái)控制介質(zhì)中離子的運(yùn)動(dòng)!


于是,研究人員在這里借用了冶金學(xué)的一個(gè)概念:當(dāng)冶金學(xué)家想改變一種金屬的性能時(shí),他們把它與另一種具有所需性能的金屬結(jié)合,制造出一種合金。


研究小組查閱文獻(xiàn),尋找一種可以與憶阻器正電極的銀結(jié)合的材料,從而使其能夠更穩(wěn)定可靠地沿著非常薄的傳導(dǎo)通道傳遞離子,使銀離子快速流經(jīng)另一個(gè)電極。


研究小組將目光鎖定在銅上,因?yàn)殂~能與銀和硅很好地結(jié)合。Kim 說(shuō):“它起到了橋梁的作用,穩(wěn)定了銀硅界面!


為了用他們的新合金制造憶阻器,研究小組首先用硅制造了一個(gè)負(fù)極,然后通過(guò)沉積少量銅制造了一個(gè)正極,接著是一層銀,再把兩個(gè)電極夾在非晶硅介質(zhì)的周?chē)>瓦@樣,他們用成千上萬(wàn)的憶阻器制成了一毫米見(jiàn)方的硅芯片。



在芯片的第一次測(cè)試中,他們重現(xiàn)了美國(guó)隊(duì)長(zhǎng)盾的灰色圖像。他們將圖像中的每個(gè)像素等同于芯片中相應(yīng)的憶阻器。然后,他們調(diào)整了每個(gè)記憶電阻的電導(dǎo),這些電導(dǎo)的強(qiáng)度與相應(yīng)像素的顏色有關(guān)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),與其他材料制成的芯片相比,該芯片能產(chǎn)生同樣清晰的盾牌圖像,并能“記住”圖像,多次復(fù)制。




研究小組還對(duì)芯片進(jìn)行了圖像處理,對(duì)記憶電阻進(jìn)行編程來(lái)改變圖像。在給出的案例中,研究人員采用了幾種特定的方式,包括銳化和模糊原始圖像。同樣,他們的設(shè)計(jì)比現(xiàn)有的憶阻器設(shè)計(jì)更可靠地產(chǎn)生了重新編程的圖像。




“我們正在使用人工突觸來(lái)做真正的推理測(cè)試!盞im 表示:“我們希望進(jìn)一步發(fā)展這項(xiàng)技術(shù),使其擁有更大規(guī)模的陣列來(lái)完成圖像識(shí)別任務(wù)。有一天,你就可以攜帶人工大腦來(lái)完成這些任務(wù),而不需要連接到超級(jí)計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)或云端。”


資料來(lái)源:


MIT fit tens of thousands of artificial brain synapses on a single chip. (n.d.). Engadget. Retrieved June 11, 2020, from https://www.engadget.com/mit-brain-on-a-chip-silver-copper-memristors-183405642.html


Engineers put tens of thousands of artificial brain synapses on a single chip. (n.d.). MIT News. Retrieved June 11, 2020, from http://news.mit.edu/2020/thousands-artificial-brain-synapses-single-chip-0608


MIT’s tiny artificial brain chip could bring supercomputer smarts to mobile devices. (n.d.). TechCrunch. Retrieved June 11, 2020, from https://social.techcrunch.com/2020/06/08/mits-tiny-artificial-brain-chip-could-bring-supercomputer-smarts-to-mobile-devices/

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