duole多乐游戏:新式人工神经元能仿照脑细胞电化学行为有望下降能耗提高AI功率

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  美国南加州大学研讨团队开宣布一种新式人工神经元，能够仿照生物大脑细胞的电化学行为。这一效果标志着神经形状核算技术的打破，有望明显缩小芯片体积、下降能耗，并推进通用AI（AI）的完成。相关论文发表于新一期《天然·电子学》杂志。

  将一个分散忆阻器和一个电阻器堆叠在一个晶体管上，即可制成一个集成脉冲人工神经元，该神经元功用丰厚、占用空间小（仅需一个晶体管）、能耗低，适用于神经形状核算体系。图片展现了这种集成神经元阵列的芯片，该芯片在大学的洁净室中制作，每个神经元的有用区域约为4μm² 。图片来自：美国南加州大学

  这种人工神经元不同于传统的数字处理器或硅基“类脑芯片”，它能真实仿照生物神经元的运作方法。在大脑中，神经活动由化学物质触发。而在这种人工神经元中，化学反应相同能驱动信息处理。也就是说，它不是用公式去“模仿”神经元的行为，而是经过物理进程去“仿制”大脑的机制。

  在生物体系中，大脑经过电信号与化学信号共同完成信息传递。神经元先产生电信号，这些信号在突触处转化为化学信号，再由化学信号激起下一个神经元构成新的电信号，完成神经活动的连锁反应。

  研讨团队此次选用一种被称为“分散忆阻器”的新式器材，初次在物理层面上高保真地再现了这一进程。分散忆阻器的作业机制依赖于离子的分散和回忆效应。与传统根据电子流的晶体管不同，离子的运动更挨近大脑中神经元的天然活动，使得学习能够直接在硬件层面产生。

  这种新式人工神经元不仅在动力使用方面极为高效，还在结构上大幅简化。研讨团队表明，一个分散忆阻器人工神经元仅需一个晶体管的空间，而传统规划常常要数十至数百个晶体管。这样的立异意味着未来芯片的体积和能耗都有望削减几个数量级，为构建更紧凑、更节能、更挨近人脑功率的AI体系奠定根底。

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