科学家们正在为模仿人类大脑随机信息处理,存储和召回计算机制作类似神经元的连接。中国科学院的费诸格及其同事回顾了《先进材料科学与技术》杂志中这些“忆阻器”设计的最新进展。


计算机应用人工智能程序来召回先前学习的信息并做出预测。这些程序非常耗费时间和精力。通常,必须在单独的内存和处理单元之间传输大量数据。为了解决这个问题,研究人员一直在开发计算机硬件,它可以像人类的大脑一样,提供更多的随机且同时的信息传输和存储。

一种更好的忆阻器,用于类脑计算

这些“神经形态”计算机中的电子电路包括忆阻器,其类似于称为突触的神经元之间的连接。能量通过一种材料从一个电极流到另一个电极,就像神经元沿着突触向下一个神经元发射信号一样。科学家们现在正在寻找更好地调节这种中间材料的方法,从而使信息流更加稳定和可靠。


氧化物是忆阻器中使用最广泛的材料。但是氧化物忆阻器的稳定性和可靠性不令人满意。基于氧化物的混合结构可以有效地改善这一点。


忆阻器通常由夹在两个电极之间的基于氧化物的材料制成。当研究人员在电极之间结合两层或多层不同的基于氧化物的材料时,研究人员将获得更好的结果。当电流流过网络时,它会感应离子在各层中漂移。离子的运动最终改变了忆阻器的电阻,这对于通过结发送或停止信号是必需的。


可以通过改变用于电极的化合物或通过调节中间氧化物基材料来进一步调节忆阻器。团队目前正在开发基于光控氧化物忆阻器的光电神经形态计算机。与电子忆阻器相比,光子忆阻器有望具有更高的运行速度和更低的能耗。它们可用于构建具有高计算效率的下一代人工视觉系统。


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