新發現為類腦計算機開辟了道路
點擊： 作者：ScienceAI 來源：人工智能學家 微信號 發布時間:2021-12-06 10:21:21
大型自旋霍爾納米振蕩器（SHNO）陣列的同步，是實現超快非常規計算的一種有吸引力的方法。然而，與陣列接口、調整其單個振蕩器和提供內置存儲器單元仍然存在巨大的難題。
瑞典哥德堡大學和日本東北大學的研究人員，使用基于 W/CoFeB/MgO/AlOx 的 SHNO 的憶阻門控來解決這些難題。
在其高電阻狀態下，憶阻器通過施加的電場調制 CoFeB/MgO 界面處的垂直磁各向異性。在其低電阻狀態下，憶阻器增加或減少 SHNO 驅動器的電流。電場和電流控制都會影響 SHNO自振蕩模式和頻率，從而可以可逆地打開/關閉四個 SHNO 鏈中的相互同步。
該研究還證明了兩個單獨控制的憶阻器可用于將四 SHNO 鏈調整為不同的同步狀態。憶阻器門控是輸入、調整和存儲非常規計算模型的 SHNO 陣列狀態的有效方法。
該研究以「Memristive control of mutual spin Hall nano-oscillator synchronization for neuromorphic computing」為題，于 2021 年 11 月 29 日發布在《Nature Materials》。
近年來，計算機已經能夠處理高級認知任務，例如語言和圖像識別或展示超人的國際象棋技能，這在很大程度上要歸功于人工智能 (AI)。同時，人類大腦在高效執行任務和高效能源方面的能力仍然是無與倫比的。
「幾十年來，尋找執行類似于大腦節能過程的計算的新方法一直是研究的主要目標。認知任務，如圖像和語音識別，需要強大的計算機能力，而移動應用程序，尤其是手機， 無人機和衛星需要節能的解決方案。」哥德堡大學應用自旋電子學教授 Johan Åkerman 說。
Åkerman 將振蕩器描述為可以執行計算并且與人類神經細胞相當的振蕩電路。憶阻器是可編程電阻器，也可以執行計算并具有集成存儲器。這使它們可以與存儲單元相媲美。將兩者結合是研究人員的一項重大進步。
「這是一個重要的突破，因為我們認為可以在同一組件中將記憶功能與計算功能結合起來。這些組件更像是大腦的節能神經網絡，使它們成為未來的重要組成部分。這是更像大腦的電腦。」
Johan Åkerman 表示，這一發現將在許多領域實現更快、更易于使用且能耗更低的技術。他認為，研究團隊在極小的占地面積內成功生產了這些組件是一個巨大的優勢：數百個組件可以放入一個相當于單個細菌的區域。這在手機等小型應用設備中尤為重要。
他指出，類腦節能計算還可能推進自動駕駛汽車和無人機等領域的進步與發展。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41563-021-01153-6
相關報道：https://techxplore.com/news/2021-11-discovery-brain-like.html
來源：ScienceAI
責任編輯：向太陽
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