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Nature子刊:神經(jīng)形態(tài)計(jì)算更進(jìn)一步,科學(xué)家實(shí)現(xiàn)人工模擬神經(jīng)元和突觸

 學(xué)術(shù)頭條 2022-05-23 發(fā)布于北京


神經(jīng)形態(tài)計(jì)算旨在通過模仿構(gòu)成人腦的神經(jīng)元和突觸的機(jī)制來實(shí)現(xiàn)人工智能(AI)。受當(dāng)前計(jì)算機(jī)無法提供的人腦認(rèn)知功能的啟發(fā),神經(jīng)形態(tài)設(shè)備已被廣泛研究。

然而,目前基于互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)的神經(jīng)形態(tài)電路,只是簡(jiǎn)單地連接人工神經(jīng)元和突觸而沒有協(xié)同相互作用,而神經(jīng)元和突觸的同時(shí)實(shí)現(xiàn)仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。

為了解決這些問題,由韓國科學(xué)技術(shù)高等研究院材料科學(xué)與工程系 Keon Jae Lee 教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì),通過在單個(gè)記憶單元中引入神經(jīng)元-突觸相互作用,來實(shí)現(xiàn)人類的生物學(xué)工作機(jī)制,代替了傳統(tǒng)的電連接人工神經(jīng)元和突觸裝置的方法。



這項(xiàng)名為“Simultaneous emulation of synaptic and intrinsic plasticity using a memristive synapse”的結(jié)果發(fā)表在 2022 年 5 月 19 日的《自然通訊》雜志上。

Keon Jae Lee 教授解釋說,“神經(jīng)元和突觸相互作用以建立認(rèn)知功能,例如記憶和學(xué)習(xí),因此模擬兩者是類腦人工智能的基本要素。開發(fā)的神經(jīng)形態(tài)記憶裝置還模仿了再訓(xùn)練效應(yīng),通過在神經(jīng)元和突觸之間實(shí)現(xiàn)正反饋效應(yīng),可以快速學(xué)習(xí)被遺忘的信息。”

人腦是由 1000 億個(gè)神經(jīng)元和 100 萬億個(gè)突觸組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。人腦的學(xué)習(xí)和記憶等智力能力來自近千億個(gè)神經(jīng)元與突觸互連的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)神經(jīng)元結(jié)合突觸前的輸入刺激來發(fā)射電脈沖,而一個(gè)突觸連接相鄰的神經(jīng)元以在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中傳輸信號(hào)。

(來源:Pixabay)


而且,神經(jīng)元和突觸的功能和結(jié)構(gòu)可以根據(jù)外界刺激靈活變化,適應(yīng)周圍環(huán)境。根據(jù)先前的經(jīng)驗(yàn),可以修改神經(jīng)元和突觸的功能以重組神經(jīng)通路。突觸可塑性,即突觸自適應(yīng)地改變連接強(qiáng)度的能力,以其對(duì)學(xué)習(xí)和記憶的貢獻(xiàn)而聞名。

許多細(xì)胞和分子研究也表明,神經(jīng)元不僅參與信息處理,還通過內(nèi)在可塑性促進(jìn)記憶形成,從而調(diào)節(jié)神經(jīng)元的興奮性。突觸可塑性和神經(jīng)元內(nèi)在可塑性同時(shí)發(fā)生在所有主要的學(xué)習(xí)形式中,使大腦能夠高效地執(zhí)行智能任務(wù)和概率處理。

受認(rèn)知人類大腦的啟發(fā),神經(jīng)形態(tài)計(jì)算以生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件體現(xiàn)為目標(biāo),以實(shí)現(xiàn)人工智能(AI)。與基于 CMOS 的方法相比,單個(gè)神經(jīng)元和突觸的設(shè)備實(shí)現(xiàn)已被廣泛研究,因?yàn)樗鼈兙哂谐錾哪茉葱屎涂蓴U(kuò)展性。

(來源:Pixabay)


憶阻器的出現(xiàn)大大加速了人工突觸的發(fā)展,憶阻器呈現(xiàn)出滯后電阻切換特性。由于阻性切換行為與突觸可塑性非常相似,非易失性憶阻器已成功地模擬了短期和長(zhǎng)期突觸可塑性。人工神經(jīng)元也被證明使用易失性憶阻器,模擬從生物合理的集成和發(fā)射模型到生物物理霍奇金-赫胥黎 (HH) 模型的神經(jīng)元模型。

人工神經(jīng)元和突觸的集成對(duì)于開發(fā)具有高級(jí)認(rèn)知功能的神經(jīng)形態(tài)智能計(jì)算機(jī)至關(guān)重要。在此之前,也已經(jīng)報(bào)道了能夠進(jìn)行模式識(shí)別和簡(jiǎn)單決策的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),顯示出優(yōu)于傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)的性能。

然而,盡管在學(xué)習(xí)和記憶中起重要作用,但很少有研究證明人工神經(jīng)元中內(nèi)在可塑性的模擬。此外,內(nèi)在和突觸可塑性之間的協(xié)同相互作用應(yīng)涉及各種形式的學(xué)習(xí),如經(jīng)典條件反射、空間學(xué)習(xí)和再訓(xùn)練。

之前的研究報(bào)告證明了在單個(gè)設(shè)備中的易失性和非易失性切換,但這些研究是表明從易失性到非易失性切換的轉(zhuǎn)變,而不是兩種切換機(jī)制與神經(jīng)突觸相互作用的共存。應(yīng)在單個(gè)設(shè)備中實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元興奮性和突觸權(quán)重變化,以同時(shí)解決受腦啟發(fā)的認(rèn)知 AI 中的神經(jīng)可塑性。

圖 | 神經(jīng)元膜結(jié)構(gòu)圖(左)和 TS-PCM 的相應(yīng)電路表示(右)(來源:Nature


在這項(xiàng)最新研究中,研究人員報(bào)告了一種突觸裝置,該裝置在單個(gè)單元中模擬突觸和內(nèi)在可塑性,此外,基于伴隨神經(jīng)可塑性的協(xié)同相互作用,建立了一個(gè)正反饋學(xué)習(xí)循環(huán)。最后,通過采用閾值開關(guān)相變存儲(chǔ)器(TS-PCM)的伴隨可塑性和反饋學(xué)習(xí)循環(huán),成功實(shí)現(xiàn)了 4×4 模式的記憶和再訓(xùn)練。

這是一種納米級(jí)的神經(jīng)形態(tài)存儲(chǔ)設(shè)備,它可以在一個(gè)單元中同時(shí)模擬神經(jīng)元和突觸,其中短期和長(zhǎng)期記憶共存,使用分別模擬神經(jīng)元和突觸特征的易失性和非易失性記憶裝置。閾值開關(guān)器件用作易失性存儲(chǔ)器,相變存儲(chǔ)器用作非易失性器件。兩個(gè)薄膜器件集成在一起,沒有中間電極,實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)形態(tài)記憶中神經(jīng)元和突觸的功能適應(yīng)性。

圖 | 由底部易失性和頂部非易失性存儲(chǔ)層組成的神經(jīng)形態(tài)存儲(chǔ)設(shè)備,分別模擬神經(jīng)元和突觸特性(來源:KAIST)


與商用顯卡類似,此前研究的人工突觸裝置常用于加速并行計(jì)算,與人腦的運(yùn)行機(jī)制有明顯區(qū)別。研究小組在神經(jīng)形態(tài)記憶裝置中實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)元和突觸之間的協(xié)同相互作用,模擬了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)制。此外,所開發(fā)的神經(jīng)形態(tài)器件可以用單個(gè)器件替代復(fù)雜的 CMOS 神經(jīng)元電路,具有很高的可擴(kuò)展性和成本效益。

研究人員表示,這是朝著用半導(dǎo)體設(shè)備嚴(yán)格模擬人腦的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算目標(biāo)邁出的又一步。

參考資料:
https://news./newsen/html/news/?mode=V&mng_no=20770
https://www./articles/s41467-022-30432-2

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