論傳遞信息的能力，計(jì)算機(jī)的二進(jìn)制目前還比不上人腦。
因?yàn)榇竽X神經(jīng)元之間傳遞的信號形式遠(yuǎn)多過0或1兩種：根據(jù)突觸（神經(jīng)元之間的結(jié)構(gòu)）間不同的神經(jīng)遞質(zhì)，不同的濃度，下游神經(jīng)元可以拿到不一樣的信號。
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域的研究人員希望，能找到一種造出類腦的芯片，可多層次地傳遞信息。一旦有了多層次的信號傳遞方式，那么很小的一塊神經(jīng)形態(tài)芯片就能匹敵現(xiàn)在的超算，毫不費(fèi)力地并行運(yùn)算海量數(shù)據(jù)。
前兩天，MIT電子與微系統(tǒng)技術(shù)實(shí)驗(yàn)室的Jeehwan Kim教授在《自然》材料子刊發(fā)表了一篇論文，SiGe epitaxial memory for neuromorphic computing with reproducible high performance based on engineered dislocations。
△MIT電子與微系統(tǒng)技術(shù)實(shí)驗(yàn)室的Jeehwan Kim教授
Kim教授和他的研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出一種材料為硅鍺的人工突觸芯片，可以精確地控制電流的強(qiáng)度，就像神經(jīng)元可以定量釋放多少神經(jīng)遞質(zhì)一樣。
論文中顯示，這款人工突觸芯片已經(jīng)可以支持識別手寫字體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確率達(dá)到95%。盡管低于現(xiàn)有的芯片的基準(zhǔn)表現(xiàn)97%，不過依然相當(dāng)promising。
可以說，這篇文章的研究工作奠定了未來神經(jīng)形態(tài)芯片的發(fā)展基礎(chǔ)。
以后我們的移動設(shè)備，可能得靠這種芯片來支持圖像識別和其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)了。又考慮到移動設(shè)備有限的續(xù)航能力，這芯片不光要體積小，還得低耗才行。
能快速運(yùn)算AI算法，便攜，低耗是未來市場對這種芯片的基礎(chǔ)要求。
待解決的難題：太多條“路”可以走
Kim教授說，現(xiàn)有的大部分神經(jīng)形態(tài)芯片都嘗試模仿神經(jīng)突觸，將兩個可導(dǎo)電的層用另一種纖維介質(zhì)分隔開。由于所用的介質(zhì)材料是非晶態(tài)的，電子可以朝所有可能的方向跑，像彈珠機(jī)一樣。即使人工突觸的空間結(jié)構(gòu)是模仿出來了，卻無法精準(zhǔn)控制“遞質(zhì)釋放的濃度”——電流的強(qiáng)度。
控制不了電流的強(qiáng)度，那么所攜帶的信息也就復(fù)現(xiàn)不了。這就是人工突觸芯片面臨的最大難題，缺乏信息傳遞的一致性。
完美的不匹配
為了解決這個問題，Kim研究團(tuán)隊(duì)鎖定了一種由連續(xù)排列的原子組成的無缺陷導(dǎo)電材料，單晶硅。這樣就可以準(zhǔn)確預(yù)測電子的流動了。
后來進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，硅鍺的晶格稍大于硅的晶格，這兩種完全不匹配的材料可以形成漏斗狀的錯位，反而能形成單一的離子流通路徑。
這個由硅鍺制成的人工突觸芯片，每個“突觸”間隙約25納米。實(shí)驗(yàn)中對每個突觸施加電壓，發(fā)現(xiàn)所有突觸都表現(xiàn)出差不多的電流，不同突觸之間的差異大概為4％。與由非晶態(tài)的材料制成的“突觸”相比，電流強(qiáng)度大小更可控。
對單個“突觸”的700次重復(fù)施電壓實(shí)驗(yàn)中，“突觸”所輸出的電流都是相同的，偏差均在1％。
Kim說：“這是我們目前能夠達(dá)到的（電流強(qiáng)度）最一致的芯片了。”
對于提高未來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能來說，這工作邁出了很關(guān)鍵的一步。
識別手寫數(shù)字的表現(xiàn)
電流強(qiáng)度是控制得不錯了，那么和現(xiàn)有的馮諾依曼結(jié)構(gòu)的芯片比，計(jì)算性能表現(xiàn)怎么樣？
Kim團(tuán)隊(duì)給這種芯片布置了一個機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)：識別手寫數(shù)字。
這是人工突觸芯片的第一次實(shí)際測試。
例如，當(dāng)一個輸入是手寫的“1”，輸出標(biāo)記為“1”時，不僅會有輸出神經(jīng)元被輸入神經(jīng)元激活，還會收到人造突觸權(quán)重的影響。
如果輸入神經(jīng)元感知到不同樣本之間，可能存在某些同一個字母的相似特征時（你可以想象為更多的手寫“1”的例子輸入同一個芯片時），相同的輸出神經(jīng)元就被激活，和我們大腦的學(xué)習(xí)過程一樣。
最后這種硅鍺材質(zhì)的人工突觸芯片表現(xiàn)還不賴，手寫數(shù)字識別準(zhǔn)確率為95%，略微低于現(xiàn)在的基準(zhǔn)線97%。
Kim團(tuán)隊(duì)希望，他們的研究工作可以為以后制造擁有超算能力、卻和指甲一樣大的芯片打些基礎(chǔ)。這項(xiàng)研究已經(jīng)得到了美國國家科學(xué)基金會的部分支持。
