語音識別、圖像識別、自然語言處理……近年來，源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡概念的深度學習飛速發(fā)展，大有挑戰(zhàn)人類唯我獨尊的態(tài)勢。盡管如此，很多業(yè)內(nèi)人士認為，人工智能發(fā)展的終極路線，離不開在硬件上模擬人腦的“電子大腦”。
采用傳統(tǒng)硅基晶體管的電路來模擬人腦中的突觸或者神經(jīng)元的功能，不僅耗費大量硬件資源，而且執(zhí)行信息處理的過程極其耗能。因此找到合適的材料，構(gòu)建出可以模擬人腦運行的類腦器件，以及由這些器件集成的硬件類腦系統(tǒng)，是人工智能能否實現(xiàn)像人腦那樣“靈光”的關(guān)鍵。
近日，南京大學物理學院繆峰教授團隊分別在類腦視覺傳感器和可重構(gòu)類腦電路方面取得重要進展。這些研究成果發(fā)表在權(quán)威期刊《科學·進展》和《自然·電子學》上。
像搭“樂高”一樣，搭出類腦視覺傳感器
“傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)需要先探測再處理，使用的圖像傳感器在探測目標圖像的同時會產(chǎn)生大量冗余信息，此類信息通過有限的帶寬再傳輸至計算機，會導致較大的時間延遲和較高的功耗。人眼不僅可以同時探測、處理信息，而且整體功耗極低。”繆峰團隊成員梁世軍副研究員說。
人類視覺系統(tǒng)強大的信息處理能力，很大程度上依賴于視網(wǎng)膜的獨特結(jié)構(gòu)和功能。視網(wǎng)膜中的主要細胞包括感光細胞、雙極細胞等，這些細胞之間呈現(xiàn)出垂直分層的結(jié)構(gòu)。
光透過瞳孔入射到視網(wǎng)膜上后，感光細胞將入射光轉(zhuǎn)換為電學信號，流經(jīng)雙極細胞，電學信號會得到一定的預加工和處理。加工后的信息僅僅保留原圖像的主要特征，再傳輸至大腦皮層進行進一步的圖像處理和理解。通過這種方式，視網(wǎng)膜在一定程度上實現(xiàn)了信息探測和處理的同步進行。
“二維材料具有原子的尺寸和有別于傳統(tǒng)三維材料的全新物理性質(zhì)，而且對外界刺激響應靈敏。更為有趣的是，二維材料具有非常好的垂直擴展性，我們可以像‘搭樂高’一樣，在原子世界里，將性質(zhì)迥異的多種二維材料按照不同的順序堆垛，制造出自然界并不存在的新型結(jié)構(gòu)材料。”繆峰說。
他的團隊采用“原子樂高”的方式，實現(xiàn)了對視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)和功能的模擬�？蒲腥藛T將二硒化鎢、氮化硼以及氧化鋁制備成垂直異質(zhì)結(jié)器件，這些垂直結(jié)構(gòu)不僅能自然地模仿視網(wǎng)膜的垂直分層結(jié)構(gòu)，而且所包含的不同二維材料還可用來模擬視網(wǎng)膜中不同細胞的功能。
“通過控制垂直異質(zhì)結(jié)器件的柵壓，我們實現(xiàn)了對感光細胞和雙極細胞生物功能的模擬，器件的響應時間和功耗均接近人類視網(wǎng)膜的水平——響應時間小于10毫秒，功耗小于10納瓦�！笨姺逭f。
打造二維“可重構(gòu)”器件，讓類腦電路“瘦身”
目前，主流的信息處理技術(shù)依賴于馮·諾依曼架構(gòu)，在這種架構(gòu)中，數(shù)據(jù)的存儲和計算是分開進行的。數(shù)據(jù)在存儲和計算單元之間來回“搬運”，會產(chǎn)生較大的延時和較高的功耗，隨時有“交通堵塞”的風險。而人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)具有強大的信息處理能力，即使做大量的腦力活動，也只有20瓦左右的功耗。所以，近年來，科學家們不斷嘗試采用類似人腦神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)來設(shè)計電路，以提升算力、降低功耗。
人腦中神經(jīng)元之間連接的部分被稱為突觸，它不僅具有記憶的能力，而且能夠根據(jù)所傳遞的信號，調(diào)整傳遞效率。模仿此類運算模式的類腦電路，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行傳送和分布式處理，并能夠低功耗實時處理海量數(shù)據(jù)。
“如何用更少的硬件，實現(xiàn)更多的運算，這需要電路具有可重構(gòu)的特性。但目前主流的可重構(gòu)電路是基于傳統(tǒng)的硅基電路，構(gòu)成這些電路的晶體管器件具有單一的電學特性，一旦制備完成，就無法通過電學操作實現(xiàn)動態(tài)轉(zhuǎn)換。只有通過耗費大量的晶體管，來構(gòu)建復雜的電路，才能讓電路擁有可重構(gòu)的計算能力�！笨姺逭f，他的團隊利用二維層狀半導體材料二硒化鎢，設(shè)計出電場可調(diào)的二維同質(zhì)結(jié)（ETH）器件，這種器件會表現(xiàn)出8種不同的電流開關(guān)狀態(tài)，從而在器件層面實現(xiàn)了“可重構(gòu)”的電流開關(guān)特性。
“在大腦神經(jīng)系統(tǒng)中，一個神經(jīng)元需要與多個神經(jīng)元之間互聯(lián)來進行信息的傳遞和處理，這與傳統(tǒng)晶體管器件單一端口的控制方式完全不同，所以擁有多端信號傳遞和多種電流開關(guān)狀態(tài)的ETH器件，可以用來設(shè)計類似大腦的能夠滿足不同信息處理需求的類腦電路�！笨姺褰榻B，在傳統(tǒng)的類腦芯片中，需要耗費超過10個晶體管，才能模擬生物突觸的功能，這在很大程度上會限制傳統(tǒng)類腦芯片的集成度。但研究團隊設(shè)計的可重構(gòu)突觸電路，僅需利用3個ETH 器件和一個電容元件。
繆峰說，這意味著，通過設(shè)計電場可調(diào)的ETH器件，在確保器件與電路都具有可重構(gòu)功能的同時，可以大幅降低電路晶體管資源的消耗。“一方面有利于芯片的小型化和功能密度的提升，另一方面也能降低芯片的整體能耗，有望助力物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、人工智能等應用的快速發(fā)展�！�(記者 金 鳳)
