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新西兰类脑计算芯片新突破!可模仿大脑信号传导

近日,新西兰坎特伯雷大学(University of Canterbury)的Simon Brown教授带领团队成功研发了一种类脑计算芯片,该芯片可解决隐私问题和全球温室气体排放问题。

据研究论文显示,该芯片的信号与大脑神经元网络信号十分相似,不仅有利于构建新型计算机,还可通过边缘计算大大减少谷歌和Facebook等公司共享的数据量,从而降低计算机不断增长的能耗。

新西兰类脑计算芯片新突破!原子级组件构建,可模仿大脑信号传导

该论文于2019年11月1日发表在学术界顶级期刊《科学进展(Science Advances)》杂志中,名为《自组织纳米网络中的雪崩和临界性(Avalanches and criticality in self-organized nanoscale networks)》。

新西兰类脑计算芯片新突破!原子级组件构建,可模仿大脑信号传导

同时,该论文由博士生Josh Mallinson、Shota Shirai、Edoardo Galli,以及博士后研究员Susant Acharya和Saurabh Bose共同撰写。

一、原子级组件构建,可模仿大脑信号传导

这颗芯片基于纳米粒子自组织,通过利用比人类头发还要细十万倍的物理组织,来形成与大脑类似的网络。

与此同时,这颗芯片的组件为原子级,极其微小,除了用电子显微镜外,无法用肉眼或常规显微镜观测。

经研究表明,这种类型的芯片的确能模仿大脑的信号传导行为,这些信号将指令从一个神经元传递到另一个神经元,因此复制它们是制造类脑计算芯片的重要一步。

“我们对芯片上的‘雪崩’,或脉冲电压的级联复制在大脑中观察到‘动作电位’的‘雪崩’程度感到惊讶。”Brown教授表示。

其中,在电子物理现象中,“雪崩”指一个电子从放电极到收尘极,由于碰撞电离,电子数将呈“雪崩”式增加。

新西兰类脑计算芯片新突破!原子级组件构建,可模仿大脑信号传导

▲原子交换和渗透网络示意图

二、进一步开发片上模式识别,研发新型AI功能

在Brown教授看来,这些芯片可能将提供另一种类型的AI。

通过了解底层的物理过程,研究团队将设计这些芯片并控制其行为,以进行图像识别等工作。其中的关键在于,这些芯片的片上处理和低功耗性能,将实现目前还未能实现的新应用。

现阶段,芯片的片上模式识别技术主要应用于智能手机、机器人、自动驾驶汽车,以及生物医学设备的视网膜扫描中。

三、从伦理学考量研发,解决共享数据隐患

值得一提的是,Brown教授的研发团队也注重目前社会对AI相关问题的担忧。

因此,他们将与社会科学家合作,在开展研究的同时也将从伦理学进行考量。

与此同时,随着这类芯片能在手机上进行更多的数据处理,有可能将解决Facebook和谷歌等大公司在共享数据方面的担忧。

结语:类脑计算芯片仍有更多发展潜力与可能

自类脑计算技术兴起以来,类脑计算机和类脑计算芯片的相关研发工作,已在学术界和产业界刮起了阵阵热潮。

其中,从2011年IBM研发的第一代具有感知和认知功能的Truenorth芯片,到今年清华大学研发的面向AGI(Artificial general intelligence,通用人工智能)领域的异构融合“天机”芯片,类脑计算芯片技术经历不断的迭代和演进,已有了更高效的性能,以及更广泛的应用场景。

而此次,坎特伯雷大学研究团队研发的类脑计算芯片,不仅能解决隐私问题和温室气体排放的社会伦理和环境问题,同时也给产学界的类脑计算技术研究提供了一个新的思路和方向。

虽然,现阶段的类脑计算芯片还处于研发阶段,尚未真正并广泛地应用在人体或是计算机中,但它给予未来的极大便利,也值得人们去对它进一步地想象和探索。

THE END
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