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      新型憶阻器可提高原子級神經網絡的準確性和效率
      2018-10-22


      [據固態電子技術網站20181016日報道]  就像他們的生物對應物一樣,模仿大腦神經回路的硬件需要構建塊來調整它們的突觸方式,犧牲其他連接以加強部分連接。有一種稱為“憶阻器”的方法,使用當前電阻來存儲該信息。新產品通過將憶阻器縮放到原子級來尋求提高器件可靠性的問題。



      一組研究人員展示了一種新型的復合突觸,它可以實現突觸權重編程并進行矢量矩陣乘法,在當前技術水平上取得了顯著進步。該研究組研發的復合突觸由并行運行的原子級薄氮化硼憶阻器構成,以確保效率和準確性,研究發表在美國物理學會(AIP)出版社的《應用物理》期刊上。



      這篇文章發表在“神經形態計算的新物理和材料”專題中中。該專題強調了物理和材料科學研究的新發展,這些研究有望開發出大規模、集成的未來“神經形態”系統,將實現超出當前半導體限制的計算機。



      該文章的作者Ivan Sanchez Esqueda說:“很多人對于憶阻器使用新型材料非常感興趣。我們所展示的是采用新的巧妙方式構建的絲狀器件,可以很好地用于神經形態計算應用。”



      當前的憶阻器技術所實現的各種器件,在存儲和讀取信號的方式上存在很大差異,包括不同類型的憶阻器以及相同憶阻器的不同運行方式。為了解決這個問題,研究人員同時運行了幾個憶阻器。組合輸出可以達到傳統器件高達五倍的精度,這一優勢使得復合器件變得更加復雜。



      Sanchez表示,選擇進入亞納米水平是為了保持所有這些并聯憶阻器的節能效果。研究發現,該研究組的憶阻器陣列的能量效率是現有憶阻器的10000倍。



      “事實證明,如果你開始增加并聯憶阻器的數量,一定能看到巨大好處,同時仍然節省電力。”Sanchez說。該團隊接下來希望通過展示使用該憶阻器完成日益復雜的任務,如圖像和模式識別,進一步展示復合突觸的潛力。(工業和信息化部電子第一研究所  張慧)



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