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欢乐彩票app-新式自旋电子器件:可模仿人脑神经元与突触!
2019-05-14 22:32:16

导读

据日本东北大学官网近来报导,该校研讨人员开宣布新式自旋电子器件。这些自旋电子器件有望应用于未来高能效、自习惯的核算体系,由于它们体现得像人脑中的神经元与突触相同。

布景

现在的信息社会构建在数字核算机的基础上。半个世纪以来,数字核算机取得了迅猛发展,能够可靠地履行杂乱使命。

(图片来历:维基百科)

比较而言,人脑选用了一种迥异于数字核算机的架构,运转在十分有限的功率下,而且能够高效地履行杂乱使命。

因而,开发由人脑的信息处理办法启示的核算体系或许硬件,招引了来自物理、化学、资料、数学、电子与核算机科学等一系列范畴的科学家们的广泛爱好。

经过忆阻器阵列仿照神经元和突触的作业办法(图片来历:功用资料自旋电子学研讨小组,格罗宁根大学)

在核算中,完成人脑处理信息的办法有许多途径。脉冲神经网络是一种完成办法,它近似仿照人脑的架构以及瞬时信息处理。

忆阻器制成的神经网络体系(图片来历:参考资料【1】)

成功完成脉冲神经网络,需求具有神经元和突触的专门硬件,这些硬件具有生物神经元和突触的动态特征。

生物神经网络中的神经元与突触(图片来历:Aleksandr Kurenkov 与 Shunsuke

在这里,人工神经元与突触理论上能够由相同的资料体系组成,依照相同的作业原理运转。但是由于它们与生物神经网络中的神经元与突触有着底子不同的特性,所以人工神经元与突触的完成一向极具挑战欢乐彩票app-新式自旋电子器件:可模仿人脑神经元与突触!性。

立异

近来,日本东北大学的科研小组开宣布新式自旋电子器件。这些自旋电子器件有望应用于未来高能效、自习惯的核算体系,由于它们体现得像人脑中的神经元与突触相同。

(图片来历:东北大学欢乐彩票app-新式自旋电子器件:可模仿人脑神经元与突触!)

研讨小组包含Hideo Ohno教授、Shunsuke Fukami副教授、Aleksandr Kurenkov 博士、Yoshihiko Horio 教授。他们选用自旋电子学技能创造出一种人工神经元和突触。

技能

传统的晶体管是根据电子的电荷特性制造的。跟着芯片上集成的晶体管数量不断添加,电荷发热的问题越来越严峻,影响到芯片的处理速度与功用,阻止了电子器件的进一步小型化。值得幸亏的是,电子还具有另一个内禀特性:自旋。自旋是粒子内禀角动量引起的内禀运动,要么“向上”,要么“向下”。

研讨电子自旋(磁)特性的科学称为“自旋电子学”。自旋能够被敏捷改动,可防止电荷带来的发热问题,降低了功耗欢乐彩票app-新式自旋电子器件:可模仿人脑神经元与突触!。因而,自旋电子学将使核算机、智能手机、智能硬件等电子产品变得更快速、更节能,也被认为是研讨未来电子器件的一个十分有远景方向。

该研讨小组之前开宣布一种由反铁磁性和铁磁性资料组成的功用资料体系。这一次,他们制备了由资料体系微加工而成的人工神经元与突触设备。根据相同的自旋电子学概念,它们别离展现了生物神经元和突触的根本行为:带走漏积分触发(leaky integrate-and-fire)和脉冲时刻依靠可塑性(spike-timing-dependent plasticity)。

(图片来历:Aleksandr Kurenkov 与 Shunsuke Fukami)

价值

众所周知,脉冲神经网络优于现在处理和猜测瞬时信息的人工智能。将这项先进技能扩展到单元电路、模块和体系等级,有望带来能低功耗处理音频和视频等时变信息的核算机,或许在使用过程中习惯用户或许环境的边际设备。

关键字

人工智能、神经网络、脑、自旋电子、核算机

参考资料

【1】Chao Du, Fuxi Cai, Mohammed A. Zidan, Wen Ma, Seung Hwan Lee, Wei D. Lu. Reservoir computing using dynamic memristors for temporal information processi欢乐彩票app-新式自旋电子器件:可模仿人脑神经元与突触!ng. Nature Communications, 2017; 8 (1) DOI: 10.1038/s41467-017-02337-y

【2】A. Kurenkov, S. DuttaGupta, C. Zhang, S. Fukami, Y. Horio and H. Ohno. Artificial neuron and synapse realized in an antiferromagnet/ferromagnet heterostructure using dynamics of spin-o欢乐彩票app-新式自旋电子器件:可模仿人脑神经元与突触!rbit torque switching, Advanced Materials, 2019; DOI: 10.1002/adma.201900636

【3】http杀寇决s://www.tohoku.ac.jp/en/press/neuron_synapse_mimetic_spintronics_devices.html