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神经网络的人工神经突触

发布时间:2019-05-20 20:46 来源:未知 编辑:admin

  多年来,对于计算机技术的所有改进,我们仍然在努力重建人类大脑的低能量,优雅处理。现在,斯坦福大学和桑迪亚国家实验室的研究人员已经取得了进步,可以帮助计算机模仿大脑的一部分高效设计 - 神经元通信的空间的人工版本,称为突触。

  斯坦福大学材料科学与工程副教授,该论文的高级作者Alberto Salleo说:“它就像一个真正的突触,但它是一种可以设计的有机电子设备。” “这是一个全新的设备系列,因为这种类型的架构以前没有显示过。对于许多关键指标,它的性能也优于之前使用无机物的任何设备。”

  2月20日出版的“自然材料”杂志报道了这种新的人工突触,它模仿了大脑中的突触通过穿过它们的信号进行学习的方式。与传统计算相比,这是一项显着的节能,包括单独处理信息然后将其存储到内存中。这里,处理创建了内存。

  这个突触可能有一天会成为更像大脑的计算机的一部分,这对于与视觉和听觉信号一起工作的计算尤其有用。在语音控制接口和无人驾驶汽车中可以看到这种情况。过去在这一领域的努力已经产生了由人工智能算法支持的高性能神经网络,但这些仍然依赖于耗能的传统计算机硬件,是大脑的遥远模仿者。

  当我们学习时,电子信号在我们大脑的神经元之间发送。在第一次穿过突触时需要最多的能量。每次之后,连接都需要更少的能量。这就是突触如何有效地促进学习新事物和记住我们学到的东西。与大多数其他类型的大脑计算不同,人工突触也可以同时完成这两项任务,并且可以节省大量能源。

  “深度学习算法非常强大,但它们依靠处理器来计算和模拟电子状态,并将它们存储在其他地方,这在能量和时间方面效率很低,”Salleo实验室前博士后学者Yoeri van de Burgt表示。该论文的第一作者。“我们的工作不是模拟神经网络,而是试图建立一个神经网络。”

  人工突触基于电池设计。它由两个薄的柔性薄膜和三个端子组成,通过盐水电解质连接。该装置用作晶体管,其中一个端子控制另外两个之间的电流。

  就像通过学习加强大脑中的神经通路一样,研究人员通过反复放电和重复充电来编程人工神经突触。通过这种训练,他们能够在不确定的1%内预测将突触转换为特定电气状态所需的电压,并且一旦出现,它就会保持在该状态。换句话说,与普通计算机不同的是,在将其关闭之前将工作保存到硬盘驱动器中,人工突触可以在没有任何其他操作或部件的情况下调用其编程。

  只产生了一个人工突触,但桑迪亚的研究人员使用了15,000个来自该突触的实验测量来模拟它们的阵列如何在神经网络中起作用。他们测试了模拟网络识别数字0到9的手写的能力。经过测试,模拟数组能够识别手写数字,精确度在93%到97%之间。

  虽然这个任务对于一个人来说相对简单,但传统的计算机很难解释视觉和听觉信号。

  “越来越多,我们希望我们的计算设备能够完成的任务需要模拟大脑的计算,因为使用传统计算执行这些任务正变得非常耗电,”技术人员杰出成员A. Alec Talin说。位于加利福尼亚州利弗莫尔的桑迪亚国家实验室,该论文的高级作者。“我们演示的设备非常适合运行这些类型的算法,并且功耗更低。”

  该设备非常适合传统计算机难以执行的信号识别和分类。虽然数字晶体管只能处于两种状态,例如0和1,但研究人员在人工神经突触中成功编程了500种状态,这对于神经元型计算模型非常有用。在从一种状态切换到另一种状态时,它们使用的能量大约是现有计算系统所需的十分之一,以便将数据从处理单元移动到存储器。

  然而,这意味着它们仍然使用的能量是生物突触所需的最小能量的10,000倍。研究人员希望,一旦他们在较小的设备中测试人工突触,他们就可以获得神经元级的能量效率。

  该设备的每个部分都由廉价的有机材料制成。这些在自然界中找不到,但它们主要由氢和碳组成,并且与大脑的化学相容。细胞已在这些材料上生长,甚至已被用于制造神经发射器的人工泵。用于训练人工突触的电压也与穿过人体神经元的电压相同。

  所有这些意味着人工突触可能与活神经元通信,从而改善脑机接口。该装置的柔软性和柔韧性也有助于在生物环境中使用。然而,在对生物学进行任何应用之前,该团队计划构建一系列实际的人工突触用于进一步的研究和测试。

  该研究由美国国家科学基金会,凯克学院学者基金会,斯坦福大学的Neurofab,斯坦福大学研究生奖学金,桑迪亚实验室指导研究与发展计划,美国能源部,荷兰奖学金,格罗宁根大学奖学金资助。优秀学生,Hendrik Muller国家基金会,Schuurman Schimmel-van Outeren基金会,Renswoude基金会(海牙和代尔夫特),马可波罗基金会,巴西国家电子科学研究所,巴西国家电子研究所,圣保罗基督教会和巴西国民议会。

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