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      新型忆阻器可提高原子级神经网络的准确性和效率
      2018-10-23


      [据固态电子?#38469;?#32593;站20181016日报道]  就像他们的生物对应物一样,模仿大脑神经回路的硬件需要构建块来调整它们的突触方式,牺牲其他连接以加强部分连接。有一种称为“忆阻器”的方法,使用当前电阻来存储该信息。新产品通过将忆阻器缩放到原子级来寻求提高器件可靠性的问题。



      一组研究人员展示了一种新型的复合突触,它可以实现突触权重编程并进行矢量矩阵乘法,在当前?#38469;?#27700;平上取得了显着进步。该研究组研发的复合突触由并?#24615;?#34892;的原子级薄氮化硼忆阻器构成,以确保效率和准确性,研究发表在美国物理学会(AIP)出版社的《应用物理》期刊上。



      这篇文章发表在“神经形态计算的新物理和材料”专题中中。该专题强调了物理和材料科学研究的新发展,这些研究?#22411;?#24320;发出大规模、集成的未来“神经形态”系统,将实现超出当前半导体限制的计算机。



      该文章的作者Ivan Sanchez Esqueda说:“很多人对于忆阻器使用新型材料非常?#34892;?#36259;。我们所展示的是采用新的巧妙方式构建的丝状器件,可?#38498;?#22909;地用于神经形态计算应用。”



      当前的忆阻器?#38469;?#25152;实现的各种器件,在存储和读取信号的方式上存在很大差异,包括不同类型的忆阻器以及相同忆阻器的不同运行方式。为了解决这个问题,研究人员同时运行了几个忆阻器。组合输出可?#28304;?#21040;传统器件高达五倍的精度,这一优势使得复合器件变得更加复杂。



      Sanchez表示,选择进入亚纳米水平是为了保持所有这些并联忆阻器的节能效果。研究发现,该研究组的忆阻器阵列的能量效率是现有忆阻器的10000倍。



      “?#29575;?#35777;明,如果你开始增加并联忆阻器的数量,一定能看到巨大好处,同时仍然节省电力。”Sanchez说。该团队接下来希望通过展示使用该忆阻器完成日益复杂的任务,如图像和模式识别,进一步展示复合突触的潜力。(工业和信息化部电子第一研究所  张慧)



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