上海微系統所等在人工突觸模擬憶阻器研究方面取得進展
基于馮·諾依曼架構的傳統數字計算機，其數據處理與存儲分離結構限制了其工作效率，同時帶來巨大功耗，無法滿足大數據時代下計算復雜性的需求。同時，上述缺陷也阻礙了深度學習神經網絡的進一步發展。而借鑒人腦神經突觸結構，構筑結構簡單、低功耗、高低阻態連續可調的非易失性阻態憶阻器是實現類腦神經形態計算中至關重要的一步。 目前，模仿生物神經系統中突觸間隙神經遞質釋放過程與電信號傳遞處理調控構建的多柵極人造神經元晶體管常表現出高低電阻態的突變。然而，基于二維材料的兩端電阻開關器件通常表現出從高電阻狀態到低電阻狀態的突變。 為解決上述問題，中國科學院上海微系統與信息技術研究所研究員丁古巧課題組與深圳大學電子科學與技術學院副教授韓素婷、深圳大學高等研究院研究員周曄合作，利用新型碳基二維半導體材料C3N實現了可調突觸行為的人工突觸模擬憶阻器。該器件可以實現電阻值隨著連續的電壓掃描而逐漸變化的典型的憶阻行為。近常壓X射線光電子能譜證實C3N薄膜......閱讀全文
上海微系統所等在人工突觸模擬憶阻器研究方面取得進展
基于馮·諾依曼架構的傳統數字計算機，其數據處理與存儲分離結構限制了其工作效率，同時帶來巨大功耗，無法滿足大數據時代下計算復雜性的需求。同時，上述缺陷也阻礙了深度學習神經網絡的進一步發展。而借鑒人腦神經突觸結構，構筑結構簡單、低功耗、高低阻態連續可調的非易失性阻態憶阻器是實現類腦神經形態計算中至關
憶阻器模擬神經細胞讓計算機更像人
最近，美國加州大學圣巴巴拉分校研究人員演示了一種包含100個人工突觸的簡單人工神經元線路，第一次證明了這種線路能執行簡單的人類視覺功能——給圖像分類，這標志著人工智能的一項重大進步。 人腦比電腦具優勢 盡管人腦有著潛在缺陷，計算中會犯各種錯誤，但卻保持著一種強大而有效的計算模式，它能在不到1
類腦憶阻器基人工智能應用獲進展
隨著人工智能的發展，憶阻器因其“存算一體”的特性被越來越多的研究者探索，鐵電憶阻器因其優異的極化可控、多值存儲和在神經計算領域的應用潛力而受到人們的特別關注。其中，由于鐵電材料的技術需求和無鉛無毒的環境要求，鈦酸鋇（BaTiO3)成為了鐵電鈣鈦礦氧化物鉛基材料的最佳替代品之一。然而，目前大多數鐵電材
物理所在類神經突觸晶體管和憶阻器研究中取得進展
計算機作為人類科技發展的代表，在人們的日常生活中起著不可替代的作用。隨著人類社會信息量的高速增長，計算機在運算速度提高的同時，對能源的消耗也在迅速增加。例如，我國的“天河二號”超級計算機（連續三次奪得世界超級計算機冠軍），正常工作的功率高達20兆瓦，年耗電量約2億度。相比之下，人腦是自然界中非常
河大學者于國際權威期刊論述阻尼器未來
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2021/3/455026.shtm 近日，河北大學教授閆小兵課題組在國際材料與器件領域知名學術期刊《先進功能材料》上在線發表長篇綜述文章《憶阻器的未來：材料工程和神經網絡》。文章系統回顧了憶阻器的現有材料和結構、基
《科學》：模擬大腦的“語言交流”
人類通過大腦認知世界，卻對認知世界的大腦知之甚少。 原因之一是大腦有兩種“語言”（電信號和化學信號），目前人們可以“讀懂”大腦的“電語言”（讀取并解譯電信號），對其“化學語言”（神經元釋放的神經遞質等化學信息）的“譯讀”卻束手無策。 1月13日，中國科學院化學研究所研究員于萍和毛蘭群團
高性能接口型憶阻器問世
美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的科學家試圖復制人腦無與倫比的計算能力，他們制造出了一種新的接口型憶阻設備。研究結果表明，該設備具有良好的可編程性和可靠性，可用作下一代神經形態計算的人造突觸。相關論文發表于最新一期《先進智能系統》雜志。? 研究示意圖圖片來源：物理學家組織網研究團隊指出，與馮·諾依曼架構的
寧波材料所在人工智能超靈敏突觸器件研究中取得進展
近日，谷歌研發的新版人工智能程序AlphaGo Zero從空白狀態，在無任何人類輸入的條件下迅速自學圍棋，并以100:0的戰績擊敗“前輩”AlphaGo，再次引起了人們對人工智能的關注。基于人類大腦的神經形態工程是人工智能的重要發展方向之一。人腦是由多達1011-1012個神經元組成的復雜網絡系
河大科研團隊提出人工智能視覺系統新方法
人體超過80%的信息是通過眼睛從外部接收，視覺系統也是生物最重要的神經系統。在如今的人工智能(AI)技術中，通常使用圖像傳感器采集圖像數據，但是圖像傳感器需要持續實時檢測圖像，這與人類視覺系統相比產生了大量冗余數據。 為了解決這一難題，河北大學電子信息工程學院教授閆小兵團隊受生物視覺系統工作模式
科學家研制具有學習能力憶阻器
一個能學習的納米元件：比勒菲爾德大學研制的憶阻器被內置于比人頭發薄600倍的芯片中 北京時間3月5日消息，據國外媒體報道，長久以來，科學家一直夢想著造出像大腦一樣的電腦。大腦比電腦更加節能，而且還會自主學習，不需要任何編程。來自比勒菲爾德大學物理學系的高級講師安迪·托馬斯博士正在做這方面
化學所納流體仿神經功能研究獲進展
大腦的功能與化學信號密切相關。然而，目前的仿突觸器件只能實現對電信號的識別，較難直接感知化學信號。制備具有化學信號響應功能的人工突觸成為神經智能傳感與模擬等領域的科學難題之一。?? 中國科學院化學研究所活體分析化學院重點實驗室于萍和毛蘭群團隊發展出一種聚電解質限域的流體憶阻器，利用單個器件首次
全新憶阻器超越現有機器學習系統
在當今“大數據”時代，現有計算機硬件架構已面臨速度和高能耗的瓶頸。科技日報記者日前采訪美國密西根大學電子工程與計算機系盧偉教授獲悉，他帶領同事研發出一種全新憶阻器（Memristor）陣列芯片，其處理圖片和視頻等復雜數據的速度和能效，超越了現有最先進機器學習系統。相關論文發表在最近一期《自然·納
離子選擇性憶阻器研究獲進展
憶阻器是具有記憶功能的非線性電阻器。憶阻器作為仿神經器件，在類腦計算和腦機接口等領域頗有潛力。近年來，中國科學院化學研究所于萍課題組致力于流體憶阻器研究，在器件構筑、傳輸原理與應用方面展開了系統研究。前期，該團隊設計并構筑了聚電解質限域流體體系，發現了該體系中的憶阻行為，實現了突觸可塑性的化學調控行
離子選擇性憶阻器研究獲進展
憶阻器是具有記憶功能的非線性電阻器。憶阻器作為仿神經器件，在類腦計算和腦機接口等領域頗有潛力。近年來，中國科學院化學研究所于萍課題組致力于流體憶阻器研究，在器件構筑、傳輸原理與應用方面展開了系統研究。前期，該團隊設計并構筑了聚電解質限域流體體系，發現了該體系中的憶阻行為，實現了突觸可塑性的化學調
智能仿生感知系統的柔性人工突觸研究獲進展
人工智能技術的發展為人機交互、仿生感知系統及智能機器人等領域帶來革命性變化，同時也對復雜數據的處理和人機交互界面提出新要求。不同于目前基于軟件系統和馮·諾依曼構架計算體系實現的神經網絡，人腦運算方式具有高效率和低功耗的特點。因此，通過人工突觸器件的制備，在硬件層面上模擬人腦的神經擬態器件，對構建
助力開發超快人工神經網絡存算一體系統
中國科學技術大學李曉光團隊基于鐵電隧道結量子隧穿效應，實現了具有亞納秒信息寫入速度的超快原型存儲器，并可用于構建存算一體人工神經網絡，該成果近日在線發表于《自然—通訊》。 在大數據時代，海量數據的低能耗、快速存儲處理是突破和完善未來人工智能、物聯網等技術發展的關鍵之一。為此，迫切需求一種既能匹
神經突觸仿生器件研制成功
記者日前從東北師范大學獲悉，在國家自然科學基金及國家重大科學研究計劃的資助下，該校劉益春研究組利用InGaZnO材料，構造了具有自主學習和記憶能力的神經突觸仿生器件，在單一無機器件中實現了多種生物突觸功能。相關成果發表在國際學術期刊《先進功能材料》上，并被選為標題頁文章進行了重點報道。 據
研究人員在單一器件中實現人工突觸模擬
近日，山西師范大學許小紅教授團隊利用電壓幅值調節CuInP2S6（CIPS）中離子導電和鐵電極化反轉，在單一器件中實現了非易失性數字型存儲和人工突觸模擬，該研究成果發表于Advanced Functional Materials上。團隊通過控制由鐵電極化反轉和Cu+長程遷移主導的導電模式，在Au/C
研究人員在單一器件中實現人工突觸模擬
日，山西師范大學許小紅教授團隊利用電壓幅值調節CuInP2S6（CIPS）中離子導電和鐵電極化反轉，在單一器件中實現了非易失性數字型存儲和人工突觸模擬，該研究成果發表于Advanced Functional Materials上。團隊通過控制由鐵電極化反轉和Cu+長程遷移主導的導電模式，在Au/CI
我國取得大腦“化學信號”轉導模擬研究新突破
大腦的功能與化學信號密切相關。然而，目前的仿突觸器件只能實現對電信號的識別，很難直接感知化學信號。制備具有化學信號響應功能的人工突觸成為神經智能傳感與模擬等領域的科學難題之一。 在國家自然科學基金委、科技部和中國科學院的大力支持下，中科院化學研究所活體分析化學院重點實驗室于萍和毛蘭群團隊發展了一
人工突觸可自主學習
來自法國國家科學研究中心及其他研究組織的研究人員創造了一種能夠自主學習的人工突觸。他們還對該設備進行建模，這對于開發更復雜的腦回路至關重要。該研究4月3日在《自然—通訊》雜志上發表。 生物模擬學的目標之一是從大腦的功能中獲得靈感，以便設計越來越多的智能機器。這一原則已經以完成特定任務的算法形式
新研究厘清憶阻器工作時的內部變化
據美國計算機世界網站5月16日報道，惠普公司的科學家在憶阻器的研發上取得新突破，他們弄清楚了憶阻器在電操作期間，其內部的化學性質和結構變化，借此可以改進現有憶阻器的性能。相關研究發表在16日出版的《納米技術》雜志上。 憶阻器是一種有天然記憶功能的非線性電阻，通過控制電流的變
新型有機憶阻器顯著提高神經形態計算效率
華東理工大學化學與分子工程學院教授陳彧團隊聯合上海市智能感知與檢測技術重點實驗室，開發了一種新型共價有機框架（COF），顯著降低了有機憶阻器的運行功耗，并提高了神經形態計算效率。相關研究在線發表于《德國應用化學》。為減少陣列中的器件數量、縮短數據寫入時間、提高運行速度和效率，科學家正在努力將有機憶阻
新型有機憶阻器顯著提高神經形態計算效率
華東理工大學化學與分子工程學院教授陳彧團隊聯合上海市智能感知與檢測技術重點實驗室，開發了一種新型共價有機框架（COF），顯著降低了有機憶阻器的運行功耗，并提高了神經形態計算效率。相關研究在線發表于《德國應用化學》。為減少陣列中的器件數量、縮短數據寫入時間、提高運行速度和效率，科學家正在努力將有機憶阻
能存儲并處理數據的蜂蜜憶阻器問世
美國華盛頓州立大學工程師在《物理學雜志D》上發表論文稱，他們利用蜂蜜研制出了一款憶阻器。這是一種類似于晶體管的組件，不僅可處理數據，還可存儲數據。未來，他們或許能將數以百萬計或數十億計的蜂蜜憶阻器整合在一起，創建出一款功能與人腦非常相似的神經形態計算機系統。 研究人員解釋說，傳統計算機系統基于馮
俄羅斯正在研發人工神經網絡系統
俄羅斯國家研究型大學“下諾夫哥羅德國立大學”正在研發自適應性神經接口，該接口由大腦接口神經網絡和基于憶阻器的電子神經形態系統組成。此項研究工作為人類在活體生物組織與類生物神經網絡兼容方面的首次科學嘗試。 “下諾夫哥羅德國立大學”所實施的方案為研發自適應性神經接口，其一端為活體組織，而另一端為
微電子所憶阻器基感知計算研究獲進展
生物體中，感受神經系統是本體與外界環境交互的基本信息感知系統。生物體對生存環境的信息甄別與過濾，主要基于感受神經系統的習慣化功能。當前，人類社會正由信息化向智能化演進。智能化社會需要高效智能的信息感知系統對感知到的巨量信息進行有效甄別、處理和決策，并對重復無意義的信息進行有效過濾。因此，基于生物
高可靠性人工突觸半導體器件問世
韓國科學技術研究院（KIST）神經形態工程中心研究團隊宣布開發出一種能進行高度可靠神經形態計算的人工突觸半導體器件，解決了神經形態半導體器件憶阻器長期存在的模擬突觸特性、可塑性和信息保存方面的局限。研究成果近日發表在《自然·通訊》雜志上。 模仿人腦的神經擬態計算系統技術應運而生，克服了現有馮諾依
物理所憶阻器的可調電致發光取得進展
憶阻器(Memristor)是電路里繼電阻、電容和電感之外的第四種基本元器件。由于其在非易失性存儲、人工神經網絡、混沌電路、邏輯運算及信號處理等領域的應用潛力，成為2008年后電子學器件領域內的一個重要研究對象。電致發光(Electroluminescence)通常指半導體材料中電流或電場誘導的
美科學家開發出寬度5納米憶阻器
上世紀60年代，英特爾公司創始人之一戈登·摩爾提出了著名的摩爾定律：集成電路上可容納的晶體管數目，約每隔18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。然而，芯片的進一步小型化遇到越來越多的技術局限。在傳統硅芯片技術上所能取得的進步受到物理法則和資金的限制也越來越嚴重，有人以為看到了集成電