集成元件技术可用于人工神经网络

韩国科学技术研究院神经形态工程中心团队宣布，他们开发出一种用于人工神经网络设备的集成元件技术。该技术可像搭“乐高”积木一样连接神经元和突触，从而构建大规模的人工神经网络硬件。

该团队使用hBN制造垂直堆叠的忆阻器器件。hBN是一种有利于实现高集成度和超低功耗的二维材料，可展示生物神经元和突触的特征。团队设计了相同材料和相同结构的人工神经元和突触器件，与传统基于硅CMOS的人工神经模仿器件的复杂结构不同，新开发的器件确保了易处理性和网络可扩展性，为大规模人工神经网络硬件的开发铺平了道路。

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（A）生物神经网络的原理图。（B）使用人工神经形态装置在硬件中实现的人工神经网络的电路原理图。（C）随着突触权重的变化，两个神经元之间的连接强度变化的实验结果。观察到下游神经元的放电程度随着突触重量的减小而降低。

通过集成和连接开发的设备，该团队还成功地在硬件中实现了“神经元—突触—神经元”结构。这是人工神经网络的基本单元块，可演示基于尖峰信号的信息传输，类似于人脑的工作方式。

通过实验，团队验证了两个神经元之间尖峰信号信息的调制，其可根据人工突触装置的突触权重进行调整。团队还展示了将基于hBN的新兴设备用于低功耗、大规模AI硬件系统的潜力。

研究人员表示，人工神经网络硬件系统可用于有效处理现实生活中产生的大量数据，如智慧城市、医疗保健、下一代通信、天气预报和自动驾驶汽车。新研究成果将通过显著减少能源使用，同时超越现有基于硅CMOS的器件的扩展限制，帮助改善碳排放等环境问题。