韓國科學(xué)技術(shù)研究院團(tuán)隊開發(fā)了一款超小型計算芯片,該芯片基于下一代神經(jīng)形態(tài)半導(dǎo)體技術(shù),具備自我學(xué)習(xí)和糾錯能力。這項研究成果發(fā)表在最新一期《自然·電子學(xué)》雜志上。
傳統(tǒng)計算機(jī)系統(tǒng)通常將數(shù)據(jù)處理與存儲功能分開,導(dǎo)致在處理復(fù)雜任務(wù)如人工智能時效率不高。新研發(fā)的憶阻器集成系統(tǒng)模仿了人類大腦的信息處理模式,能夠同時進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲和計算,因此比現(xiàn)有系統(tǒng)更加高效。這種系統(tǒng)可以應(yīng)用于智能安全攝像頭中,即時識別異?;顒樱瑹o需依賴云端服務(wù)器;在醫(yī)療設(shè)備中,它可以實時分析健康數(shù)據(jù),提供及時的診斷輔助。
這款計算芯片的一大亮點是其自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,能夠自動糾正由非理想特性引發(fā)的錯誤。例如,在視頻流處理過程中,芯片可以學(xué)會區(qū)分移動物體與背景,并隨著時間不斷優(yōu)化這一能力。實驗顯示,這種自學(xué)習(xí)機(jī)制在實時圖像處理中的準(zhǔn)確性已經(jīng)達(dá)到了與理想計算機(jī)模擬相當(dāng)?shù)乃剑瑯?biāo)志著一個既可靠又實用的類腦組件系統(tǒng)的完成。
研究團(tuán)隊通過設(shè)計一種高可靠性憶阻器實現(xiàn)了對電阻變化的精確控制,并創(chuàng)建了一個高效系統(tǒng)來實現(xiàn)自學(xué)習(xí)過程,從而避免了復(fù)雜補(bǔ)償步驟的需求。實驗結(jié)果驗證了這種支持實時學(xué)習(xí)和推理的下一代神經(jīng)形態(tài)半導(dǎo)體集成系統(tǒng)的商業(yè)化潛力,為克服現(xiàn)有技術(shù)限制提供了創(chuàng)新解決方案。
這項技術(shù)有望改變AI在日常裝置中的應(yīng)用方式,讓AI任務(wù)能夠在本地環(huán)境中得到快速處理,不僅提升了速度、增強(qiáng)了隱私保護(hù),還提高了能源效率。這款基于憶阻器的計算芯片代表著向更先進(jìn)的人工智能硬件邁出的重要一步,預(yù)示著未來智能設(shè)備性能的巨大飛躍。
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