全线性的电流诱导多态自旋轨道耦合磁性存储器件研究
近期，中国科学院微电子研究所集成电路先导工艺研发中心研究员罗军课题组与中科院半导体研究所研究员王开友课题组合作，研制出全线性的电流诱导多态自旋轨道耦合（SOT）磁性存储器件，并实现了低能耗、可编辑的突触功能，为基于SOT-MRAM的低功耗存算一体逻辑和神经形态计算提供了一种新方法。 存算一体及人工智能神经网络芯片采用非冯诺依曼架构，可降低数据的访问和传输能耗，提升计算速度。SOT-MRAM具有高速、高耐久度等优点，在此类应用中将发挥较大优势。当前，存算一体和人工智能神经网络芯片领域亟须一种全线性的多态存储器件（图1b），以便广泛应用在人工智能神经网络的神经元、突触、存内计算等方面。然而，现有的SOT多态磁性存储器件及其他类型的存储器件大都是非全线性的（图1a），其输入-输出曲线的部分区域为线性，其他部分为非线性区，要使器件工作在线性区，需要额外的时间、能耗和电路开销，不利于其在高速、低功耗和高集成密度存算一体及人工智能神经......阅读全文
日本借深度神经网络破译人类思维－人工智能走近大脑
外媒称，日本研究人员已经成功借助人工智能破译了人类的思维和想象，从而在理解人类思想及其背后的大脑机制领域获得了重大突破。 据阿根廷 21 世纪趋势网站 6 月 6 日报道，破解人类思维的内容是科学界长久以来的愿望。事实上，此前的种种研究也已经实现了破译人类所见、回忆、想象和梦境的内容。 例如
新神经网络让人工智能像人一样思考
美国科学家开发了一个具有类似人类系统泛化能力的神经网络，挑战了一个已存在35年的观点，即神经网络缺乏系统泛化的能力，不是人脑的可行模型。相关研究近日发表于《自然》。研究者表示，使用新方法或能开发出行为更像人类的人工智能（AI）系统。人类能学习新概念，如跳跃，并将之应用到其他情景中，如向后跳或跳过障碍
深圳先进院提出忆阻器神经网络的高能效权重更新方案
近日，中国科学院深圳先进技术研究院医工所医学人工智能研究中心的黄明强研究团队在基于忆阻器阵列的卷积神经网络的研究当中提出了硬件友好型的随机自适应学习方法。区别于具有复杂外围电路设计的梯度下降方法（SGD）和分段线性（PL）的传统方法，该方法具有良好的硬件友好特性和高能效特性。相关成果以Hardw
全线性的电流诱导多态自旋轨道耦合磁性存储器件研究
近期，中国科学院微电子研究所集成电路先导工艺研发中心研究员罗军课题组与中科院半导体研究所研究员王开友课题组合作，研制出全线性的电流诱导多态自旋轨道耦合（SOT）磁性存储器件，并实现了低能耗、可编辑的突触功能，为基于SOT-MRAM的低功耗存算一体逻辑和神经形态计算提供了一种新方法。 存算一体及
光电导材料的应用前景展望
探测、传感技术的发展离不开高性能的光电器件材料。 在今后一段时间内, 响应速度更快、 响应效率更好、灵敏度更高、响应频率更宽的高性能光电导材料, 将是光电导技术研究的主要发展方向。综上所述, 人类已经进入信息时代, 半导体和微电子技术无疑是信息社会的核心技术之一。 展望未来, 在光电子技术的革命中,
宇宙神经网络：高度相似的神经网络与宇宙星系
作者：罗辑科学 一项最新的研究表明人类大脑神经元网络和宇宙的星系网络之间存在惊人的结构相似性！这项研究结果由意大利天体物理学家Franco Vazza和神经外科医生Alberto Feletti以题为“The Quantitative Comparison Between the Neur
宇宙神经网络：高度相似的神经网络与宇宙星系
一项最新的研究表明人类大脑神经元网络和宇宙的星系网络之间存在惊人的结构相似性！这项研究结果由意大利天体物理学家Franco Vazza和神经外科医生Alberto Feletti以题为“The Quantitative Comparison Between the Neuronal Netwo
IEEE人工智能电路与系统会议首次在中国大陆举办
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/6/503022.shtm6月11至13日，第五届IEEE人工智能电路与系统国际会议（IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circu
“类脑”研究热度猛增－或促进人类终极进化
清华大学“类脑计算研究中心”近日举行了揭牌仪式。信息、生物、材料、物理、微电子等7个院系的掌门人共同按动启动钮，多学科共同支持类脑研究。清华大学新任校长邱勇到场致辞。他表示，希望类脑计算推动跨学科的研究发展。 类脑计算研究中心学术委员会主任张钹院士说，类脑计算比曼哈顿计划更有挑战性。研究中心主
“类脑”研究热度猛增－或促进人类终极进化
清华大学“类脑计算研究中心”近日举行了揭牌仪式。信息、生物、材料、物理、微电子等7个院系的掌门人共同按动启动钮，多学科共同支持类脑研究。清华大学新任校长邱勇到场致辞。他表示，希望类脑计算推动跨学科的研究发展。 类脑计算研究中心学术委员会主任张钹院士说，类脑计算比曼哈顿计划更有挑战性。研究中心
大脑发育的神经网络建模
本周《自然》发表的两篇研究Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids和Cell diversity and network dynamics in photosensitive human brain organoi
首款多阵列忆阻器“存算一体”系统问世
随着摩尔定律趋近极限，通过集成电路工艺微缩的方式获得算力提升越来越难；而计算与存储在不同电路单元中完成，会造成大量数据搬运功耗增加和额外延迟。如何提高算力，突破技术瓶颈？26日，记者从清华大学获悉，该校微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强教授团队，与合作者共同研发出一款基于多个忆阻器
9年“孕育”－类脑认知智能引擎“智脉”诞生
曾毅团队 受访者供图近日，中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心研究员曾毅团队发布了历时9年打造的全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎“智脉”(Brain-inspired Cognitive Engine，以下简称BrainCog)，并进行全面开源开放，助力自然智能的计算本质探索和新一代人工智能的发
RNA探针实时监测神经网络活动
过去十年，神经生物学家的注意力一直集中在神经网络功能研究，而非单个神经细胞。但是大脑的关键功能（信息处理、储存和传输）都需要在单细胞水平执行。 很长一段时间，神经网络研究工作者面临一些方法上的困难，旨在研究单个神经元电活动和代谢活动的传统方法无法提供神经网络结构或功能信息。常用的方法
神经网络创造可行性芯片
英国《自然》杂志9日发表一项人工智能突破性成就，美国科学家团队报告机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示，该方法能给出可行的芯片设计，且芯片性能不亚于人类工程师的设计，而整个设计过程只要几个小时，而不是几个月，这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。这种方法已经被谷歌用来
微电子所与中兴微电子技术有限公司签署战略合作协议
4月28日，中国科学院微电子研究所与深圳市中兴微电子技术有限公司在北京举行战略合作协议签字仪式。微电子所所长叶甜春、深圳市中兴微电子技术有限公司总经理王晓明代表双方签署战略合作协议。 仪式上，叶甜春代表微电子所对王晓明一行的到来表示欢迎。所长助理王文武介绍了研究所的战略定位、组织结构和相关科研
微电子所与中兴微电子技术有限公司签署战略合作协议
4月28日，中国科学院微电子研究所与深圳市中兴微电子技术有限公司在北京举行战略合作协议签字仪式。微电子所所长叶甜春、深圳市中兴微电子技术有限公司总经理王晓明代表双方签署战略合作协议。 仪式上，叶甜春代表微电子所对王晓明一行的到来表示欢迎。所长助理王文武介绍了研究所的战略定位、组织结构和相关科研
阴和俊调研微电子所
7月6日，中科院副院长阴和俊调研中国科学院微电子研究所。 微电子所所长叶甜春、党委书记李培金、副所长周玉梅、副所长周也方及所属各部门负责人、千人计划学者、百人计划学者和部分科研骨干80余人参加了座谈会。叶甜春所长首先从微电子所概况、未来科研发展重点、产业化发展重点、新方向拓展
微电子自旋共振波谱仪
微电子自旋共振波谱仪是一种用于化学、自然科学相关工程与技术、材料科学、环境科学技术及资源科学技术领域的分析仪器，于2018年7月11日启用。 技术指标 灵敏度：8*1013 spin/T；分辨率 0.006mT；最大磁场强度0.7T；扫描宽度10-4-0.65T；波段范围：X波段；微波功率：
北京微电子国际研讨会举行
7月19日，由北京市经信局、北京经济技术开发区联合主办的2023北京微电子国际研讨会暨IC WORLD大会新闻发布会在北京经开区举行，现场发布2023北京微电子国际研讨会暨IC WORLD大会将于9月25日至27日在北京经开区举办。 2023北京微电子国际研讨会暨IC WORLD大会将以“凝芯
微电子工艺实习实践教学研究
1 开展微电子专业实习实践的必要性实践教学对于大多数工科课程都具有十分重要的作用，微电子学是基于半导体工艺的工程技术学科，直到21世纪前10年，半导体器件发展基本遵循摩尔定律，加工技术突飞猛进。尤其是集成电路课程相对于其他学科更加偏重于对微米甚至纳米级物理效应的研究，知识体系复杂，学生理解和掌握的难
独特视角：从物理智能到微波视觉（一）
摘要：近10 年来，人工智能技术得到了科技与工业界的极大的重视，预示着人类文明将进入智能时代。但是，作为智能时代基础的“智能科学”还远未成型。本文从电磁物理信息感知技术的独特视角，讨论智能科学如何发展的一些见解，指出人类智能与外在世界互为对偶问题、相互不可分割的根本属性，因此按人工智能所应对的对
中科院微电子所在图网络存内计算方面获重要进展
深度学习技术作为AI的重要引擎，近年来受到广泛关注和飞速发展。图神经网络（Graph Neural Network）是一种较新的深度学习技术，可用于处理更复杂的非结构化数据，广泛应用于社交网络、电子购物、药物预测、人机交互等应用场景。随着数据量的急速膨胀，传统CMOS数字硬件系统中运行图神经网络的效
自动化所研发出全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎
中国科学院自动化研究所研究员曾毅带领的类脑认知智能团队，打造出全脉冲神经网络的类脑认知智能引擎（Brain-inspired Cognitive Intelligence Engine，简称为BrainCog，中文名为“智脉”），并进行全面开源开放，为探索面向通用人工智能的类脑智能研究提供基础性
新一代人工智能：“轻”装上阵－普惠民生
深度学习近些年来迅猛发展，在人工智能领域显现出了强大的威力。然而这一切是有代价的。为了完成日益复杂的AI任务，神经网络模型体量暴增，对服务器的储存和算力要求也水涨船高，由此产生的经济成本、耗费的电量、对环境的污染正在困扰着这个行业。 人工智能的这场游戏正变得越来越“笨拙”，也越来越奢侈。于是，
科学家发现深度神经网络对幻觉轮廓“视而不见”
近日，中科院自动化所研究员曾毅团队研究发现，从经典的到最先进的深度神经网络都难以像人一样具有较好的幻觉轮廓识别能力。相关研究成果发表于细胞出版社旗下期刊《模式》。神经网络和深度学习模型在过去十年中看似取得巨大成功，在许多给定的视觉任务中在指定方面超过了人类表现。然而，神经网络的性能仍然会随着各种图像
神经网络与机体代谢之间的关系
大脑神经系统与机体代谢之间存在千丝万缕的联系。神经元传递的信号能够调控机体的各类代谢活动的强度，而代谢特征的改变也会影响神经系统的发育以及神经信号的传递。针对这一领域相关的最新研究成果，进行简要的盘点，希望读者朋友们能够喜欢。 1. Science：鉴定出暴食神经元 doi:10.1126/
深度神经网络静态代码分析研究
近日，中国科学院软件研究所智能软件研究中心研究员武延军、吴敬征课题组在基于深度神经网络的静态代码分析研究中取得进展。课题组提出了基于多类型和多粒度的语义代码表示学习模型——MultiCode，解决了工业场景中涉及多需求的开发任务时面临的开发开销大、模型集成困难、可扩展性受限等问题，实现了在多需求
集成元件技术可用于人工神经网络
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516581.shtm
媲美人脑能效表现的类脑突触原型器件问世
中国科学技术大学李晓光教授团队在前期研究基础上，基于对铁电畴形态和翻转动力学的设计，在铁电量子隧道结中实现了亚纳秒电脉冲下电导态可非易失连续调控的类脑突触器件，可用于构建人工神经网络类脑计算系统，研究成果日前发表于《自然通讯》杂志上。 以神经网络为代表的类脑人工智能技术正深刻影响人类社会。但目