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人造突觸問世,計算機模擬人腦不是夢

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-04-06   來源:環(huán)球科技   瀏覽次數(shù):689
核心提示:  迷信家用無機資料制成了人工突觸,可模擬神經(jīng)元之間的信息傳遞  第二看臺  多年以來,固然盤算機技巧飛速成長,然則迷信家們依然難以構建出高效而精致的年夜腦仿生盤算機。近日,斯坦福年夜學和桑迪亞國度試

  迷信家用無機資料制成了人工突觸,可模擬神經(jīng)元之間的信息傳遞

  第二看臺

  多年以來,固然盤算機技巧飛速成長,然則迷信家們依然難以構建出高效而精致的年夜腦仿生盤算機。近日,斯坦福年夜學和桑迪亞國度試驗室的研討人員們構建出了一種人工突觸,這類突觸進步了盤算機模仿人腦的效力,無力地增進了該范疇的成長。

  “它就像真的突觸一樣,但它切實其實是人工設計的無機電子器件”,阿爾佩托·薩萊奧引見道。他是斯坦福年夜學資料迷信與工程系的副傳授,同時也是本篇論文的資深作者。“此前歷來沒有報導過相似的構造,所以這完整是一種極新的器件。另外,這類器件在許多癥結參數(shù)上也優(yōu)于無機械件。”

  該種新型人工突觸不只勝利地模擬了人腦中的突觸傳遞旌旗燈號的方法,并且能效也跨越了傳統(tǒng)盤算機。盤算機處置信息和存儲信息是應用分歧器件分離停止的。而在年夜腦中,停止信息處置的同時也主動貯存了記憶。這項研討于近日揭橥在《天然·資料》上。未來,這類突觸不只能夠成為高仿人腦盤算機中的一部門,并且還特別實用于經(jīng)由過程收集視覺和聽覺旌旗燈號來任務的盤算機。這方面已有運用實例,如聲控界面和無人駕駛汽車。

  主動完成存儲

  在進修時,年夜腦中的神經(jīng)元之間會傳遞電旌旗燈號。這個中,旌旗燈號在突觸之間的初次傳遞是最耗能的。爾后的每次,所需的能量都邑削減。這也說明了為何突觸可以或許有用地贊助我們進修新事物和記住學過的器械。這類人工突觸,與其別人腦盤算機分歧,它不只可以同時完成這兩項義務,還勤儉了年夜量能量。

  “深度進修算法固然很壯大,然則它依附處置器的盤算、電位狀況的模仿,和信息的存儲,就可以耗和時光兩方面來講,效力低下”, 范德·布格特評論道。他此前是薩萊奧試驗室的博士后,也是本篇論文的第一作者。“分歧于模仿神經(jīng)收集,我們的任務是構建一個神經(jīng)收集。”

  人工突觸的設計靈感源自電池。它有三個電極,電極自己由兩個柔性薄膜構成,電極間則經(jīng)由過程鹽水電解液銜接。這個裝備任務起來就像晶體管那樣,兩個電極之間的電流,由第三個電極掌握。

  研討人員令人工突觸重復地充放電,以此效仿人類經(jīng)由過程賡續(xù)進修,來強化年夜腦中神經(jīng)通路的進程。經(jīng)由過程這類練習,研討人員可以或許猜測突觸到達特定的電位狀況所需的電壓,而突觸一旦到達特定狀況就可以夠將其堅持下去。這類辦法的不肯定性唯一1%。換句話說,人工突觸不像通俗的盤算機那樣,在封閉前,須要將任務存入硬盤,它可以主動完成存儲而不須要其他操作和組件。

  模仿人腦很節(jié)能

  研討人員固然只構建出一小我工突觸,然則卻在它的身長進行了15000次丈量試驗,來摸索人工突觸若何在神經(jīng)收集中分列。他們測試了模仿神經(jīng)收集辨認數(shù)字0到9的才能,測試量為三個數(shù)據(jù)集,成果注解其精確率到達了93%到97%。

  固然這個義務關于人類來講比擬簡略,然則傳統(tǒng)盤算機因難以轉換視覺和聽覺旌旗燈號,而艱苦重重。

  桑迪亞國度試驗室的技巧人員愿望將該裝備用于人腦模仿盤算,“我們曾經(jīng)證實,這類人工突觸是運轉此類算法的幻想裝備,它很節(jié)能”。

  這類裝備極端實用于旌旗燈號的辨認和分類,而這恰好是傳統(tǒng)盤算機的瓶頸。數(shù)字晶體管只要0和1兩種狀況,研討人員卻在人工突觸上勝利地完成了500種狀況,這對神經(jīng)元形狀盤算模子非常有效。在兩種狀況的轉換中,人工突觸只需消費少量能量,僅相當于頂尖級盤算體系將數(shù)據(jù)從處置單位挪動到存儲器進程中能耗的非常之一。

  人工突觸固然曾經(jīng)如斯節(jié)能,然則其耗能年夜約還是生物體中的突觸傳遞旌旗燈號時最小耗能的10000倍。研討人員愿望較小裝備上人工突觸的能耗效力,可以或許到達神經(jīng)元程度。

  具有無機體潛能

  該裝備中的每一個部門都由廉價的無機資料制成。這些資料固然都是人工分解的,然則重要由氫、碳兩種元素構成,與年夜腦的化學情況兼容。細胞可以在這些資料上發(fā)展,這類資料也可用于制造保送神經(jīng)遞質的人工泵。另外,用于練習人工突觸的電壓也與人體神經(jīng)元的電壓雷同。

  上述這些意味著,人工突觸可以和活神經(jīng)元通訊,進而增進腦機接口技巧的成長。這類柔嫩而靈巧的資料實用于生物情況。但是,在運用于生物體之前,研討團隊盤算應用人工突觸搭建真實的神經(jīng)收集陣列,以便停止更深刻的研討和測試。

 
 
 
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