刘明团队和杨建华团队在类脑感知计算领域获进展

　　当前，人类社会正由信息化向智能化发展。智能化社会的构建需要信息技术系统能够对外界环境信息进行实时获取、高效处理并及时做出决策。发展“感存算一体化”的低功耗智能信息处理系统是其重要趋势。脉冲神经网络作为下一代神经形态计算技术，是构建高能效存算一体数据处理中心的理想选择。为实现脉冲机制的感存算一体智能处理系统，需要构建高效的感知信息接口（生物学上称为传入神经）来建立脉冲数据处理中心与传感器之间的实时联系。

　　近日，中国科学院微电子研究所重点实验室刘明团队与美国马萨诸塞大学杨建华团队合作，基于微电子所研制的NbOx-Mott忆阻器，构建了一种高效的人工脉冲传入神经电路用于传感器到脉冲数据处理中心之间的接口。NbOx-Mott忆阻器作为一种新原理器件，其结构简单、可微缩性好、易于大规模集成，具有高可靠性和丰富的动态转变（绝缘态-金属态转变）特性。构建的接口电路成功实现了传感器感知的模拟电信号到频率依赖的脉冲信号的转换，简化了传感器与脉冲数据处理中心的信息接口。其频率响应与非有害刺激强度下的输入电压呈现准线性关系，且倾向于在有害输入强度下停止发放脉冲，与生物传入神经相似。为了验证该接口的应用，研究人员进一步将该传入神经电路与压电传感器连接，构建了一个无需任何外部电源的人工脉冲机械感受系统。该系统能够对压力信号做出响应，并将压力强度转换为相应的脉冲频率以供脉冲数据处理中心使用。

　　此外，该接口电路易于扩展至处理来自各种传感器的信号，如嗅觉、味觉、视觉、听觉、温度、磁场和湿度等。传入神经电路（接口电路）除可用于构建多种传感系统外，还具有神经元的积分发射特性，适用于实现脉冲神经网络。该神经电路可进一步用于构造复杂的脉冲神经网络来处理信息，有望实现集感存算于一体的高效智能终端系统。

　　上述研究成果于1月2日发表在《自然-通讯》期刊上（Nature Communications，DOI:10.1038/s41467-019-13827-6）。微电子所博士生张续猛为该文章的第一作者，微电子所研究员刘明、刘琦和马萨诸塞大学教授杨建华为共同通讯作者。上述工作部分得到国家基金委、科技部、中科院等的资助。

a.生物体机械感受系统原理图。皮肤中的感受器感受外界刺激，传入神经产生动作电位并传输到大脑皮层的中枢系统进行进一步处理；b.人工机械脉冲感受系统原理图，包括压电传感器和传入神经电路（ASAN）。传入神经电路产生脉冲神经网络（SNNs）可以处理的脉冲信号