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率急待提升，图神经网络的训练过程日趋复杂使得训练能耗居高不下。基于阻变忆阻器（RRAM）的存内计算技术虽可显著缓解传统数字硬件系统中的冯·诺依曼瓶颈、进一步提升计算效率，但仍受到高擦写功耗、延时及一定的编程阻值随机性等器件非理想特性的限制。 针对上述问题，微电子所微电子器件与集成技术重点实验室刘明院士团队尚大山研究员与香港大学电子工程系王中锐博士合作，开发了一种利用储池计算（Reservoir Computing）技术实现图结构化数据分类的技术——回声状态图网络（ESGNN）。储池计算是循环神经网络的一种简化形式，能够......阅读全文
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
山西大学研究团队创新图神经网络模型
6月3日，记者从山西大学获悉，该校智能信息处理研究所团队日前在图神经网络研究方面取得重要进展。相关成果发表于人工智能领域国际期刊《IEEE模式分析与机器智能学报》。多种自监督约束的多通道解耦图神经网络模型。山西大学供图图神经网络（GNN）是当前图结构数据处理的核心技术，广泛应用于社交网络分析、生物信
新型光芯片可执行深度神经网络关键计算
科技日报北京12月2日电（记者张佳欣）2日发表在《自然·光子学》杂志上的论文称，美国麻省理工学院科学家开发出一种全集成光芯片。它能以光学方式执行深度神经网络所需的所有关键计算，为制造能实时学习的高速处理器打开了大门。这种新型光芯片能够在不到半纳秒的时间内，完成机器学习分类任务的关键计算，性能与传统硬
科研人员提出高效时空多模态图神经网络
近日，中国科学院合肥物质科学研究院团队提出了高效时空多模态图神经网络（ET_MGNN）新型深度学习框架，提升了阿尔茨海默病和自闭症谱系障碍等脑疾病的自动诊断准确率。理解大脑的复杂活动需同时关注功能协调和结构解剖。然而，现有的脑网络学习模型在处理动态建模和多模态信息融合方面存在局限。为克服这些挑战，研
助力开发超快人工神经网络存算一体系统
中国科学技术大学李晓光团队基于铁电隧道结量子隧穿效应，实现了具有亚纳秒信息写入速度的超快原型存储器，并可用于构建存算一体人工神经网络，该成果近日在线发表于《自然—通讯》。 在大数据时代，海量数据的低能耗、快速存储处理是突破和完善未来人工智能、物联网等技术发展的关键之一。为此，迫切需求一种既能匹
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
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
新型光电神经网络架构让光电计算精度更高
近日，清华大学深圳国际研究生院副教授耿子涵团队联合鹏城实验室等单位，提出了一种基于级联微环谐振器的光电神经网络架构。相关研究成果以封面文章的形式发表于《激光与光子学评论》。该研究通过器件结构创新与系统级的优化设计，实现了高消光比与窄带宽，显著提升了系统的光谱密度与计算密度，成功攻克了因光强非负性而难
新神经网络使计算机像人一样推理
你打算购买的新房附近有几个公园？某餐厅最好的配餐酒是什么？回答这些日常问题需要进行关系推理，但人工智能（AI）很难掌握这种思维方式。据美国《科学》杂志官网14日消息，谷歌“深度思维”（DeepMind）团队日前研发出一种简单的算法，不仅能解决此类推理问题，而且在复杂的图像理解测试中能超过人类。
神经网络计算模型－重建让人可以听懂的单词和语句
对于大多数不能说话的人，“意念”隐藏在他们的大脑中，没有人能直接破译这些信号。三人研究小组，加州大学旧金山研究所的Gopala K. Anumanchipalli、Josh Chartier和加州大学伯克利分校的Edward F. Chang利用手术植入大脑电极获得的数据，将其转化成为了计算机生
新方法可提高图神经网络处理数据的准确率
山西大学智能信息处理研究所团队在图神经网络研究方面取得重要进展，相关成果5月23日发表于人工智能领域国际期刊《IEEE模式分析与机器智能学报》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，TPAMI）。论文第一作者
存内计算，未来智能技术发展必经之路
存内计算由于突破传统冯·诺依曼架构瓶颈，实现了存储单元与逻辑单元的融合，成为实现智能计算的主要技术路线之一，受到业界龙头大厂的高度重视。在近日召开的国际固态半导体电路会议（ISSCC）上，SK海力士发表了基于GDDR接口的DRAM存内计算，台积电共发表（或合作发表）6篇有关存内计算存储器IP的论文。
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
DeepMind开发用于量子化学计算的神经网络变分蒙特卡罗
近百年前，狄拉克提出正电子概念，如今在医学物理、天体物理及材料科学等多个领域都具有技术相关性。然而，正电子-分子复合物基态性质的量子化学计算具有挑战性。 在此，DeepMind 和伦敦帝国理工学院的研究人员，使用最近开发的费米子神经网络 (FermiNet) 波函数来解决这个问题，该波函数不依
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，如ELI
新型神经网络显著提升识图能力
希腊研究和技术基金会科学家受生物神经元启发，开发出一种融入树突特征的新型人工神经网络。与传统人工神经网络相比，新网络在参数更少、能耗更低的情况下，实现了图像识别性能的显著提升，为打造更紧凑、更节能的人工智能（AI）系统奠定了基础。相关论文发表于新一期《自然·通讯》杂志。当前的AI系统“体型”庞大，参
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
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/
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
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
最强大脑皮层神经网络重建－揭哺乳动物最大神经线路图
据国外媒体报道，我们经常会出现大脑迷糊的状态，或多或少地存在一些幻觉，最常见的情况就是我们会形容自己“一头雾水”，这种现象有一个科学的名字，叫做“脑雾”（Brain fog），它是大脑难以形成清晰思维和记忆的现象，就像是大脑里笼罩着一层朦胧的迷雾。目前科学家正在积极探索“脑雾”是如何形成的，是人
胖不胖：看人工神经网络怎么“称”
肥胖是世界卫生组织确定的十大慢性疾病之一，而中国的肥胖现状更为严峻。世界卫生组织的最新报告显示，在我国现有近9000万肥胖者，这一数字已超越美国居世界首位。肥胖常与心血管、高血脂、糖尿病等疾病相伴，更增加了对人体健康的威胁。然而，怎样才算肥胖，如何对肥胖进行更确切的评估呢？2016年第3期《前沿
新构建！深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”
中国科学院自动化所李国齐研究员和北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作构建出深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”。它可以提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，能够处理神经形态数据、构建深度脉冲神经网络、部署神经形态芯片。相关研究成果在线发表于《科学进展》杂志。图片来源：中国科学院自动化所脉冲神经网络被誉为第三
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
神经网络打开理解电子相互作用新窗口
据9日《科学》杂志发表的一篇论文，著名的人工智能企业“深度思维”的新研究表明，神经网络可用于构建比以前更准确的电子密度和相互作用图。该研究有助于科学家更好地理解将分子结合在一起的电子之间的相互作用，还显示了深度学习在量子力学水平上准确模拟物质的前景，使研究人员能够改进计算机设计，在纳米级水平探索
科学家用神经网络精细刻画蛋白结构
近日，一项题为《利用自适应强化动力学对高维自由能面进行高效采样》的研究登上《自然-计算科学》。该研究使用了超过100个集合变量加速采样进程——此前的采样方法从未处理过如此高维的集合变量，使得科学家们得以在神经网络加持下，对蛋白结构的“精雕细琢”再进一步。 该文章作者目前均在深势科技团队，该团队
毛细管流变仪的神经网络内模控制
对毛细管流变仪温控制系统的传统单回路PID控制提出了改造方案. 毛细管流变仪是一种测量合成树脂在一定温度下的流变性能的仪器,其温控系统蛄输入三输出强耦合系统.由于流变仪温控系统的复杂性与非线性,难以对其建立精确的数学模型,因此在充分研究对象特性的基础上,采用基于神经网络的内模控制方法.在用MATLA
科学家构建深度脉冲神经网络学习框架
脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）被誉为第三代神经网络，使用更低层次的生物神经系统的抽象。它既是神经科学中研究大脑原理的基本工具，又因稀疏计算、事件驱动、超低功耗的特性，备受计算科学的关注。随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅提升，脉冲深度学习（Spik
人工智能神经网络创建虚拟动物模型
为探索大脑如何控制运动的奥秘，美国哈佛大学与谷歌深度思维实验室的科学家合作，创造出一个“虚拟大鼠”——生物力学上逼真的大鼠数字模型。这个“大鼠”有一个人造大脑，可像真正的啮齿动物一样四处走动。该成果代表了一种人类研究大脑如何运作的新方法。相关论文发表在最新一期《自然》杂志上。 人类和动物的运动
俄罗斯正在研发人工神经网络系统
俄罗斯国家研究型大学“下诺夫哥罗德国立大学”正在研发自适应性神经接口，该接口由大脑接口神经网络和基于忆阻器的电子神经形态系统组成。此项研究工作为人类在活体生物组织与类生物神经网络兼容方面的首次科学尝试。 “下诺夫哥罗德国立大学”所实施的方案为研发自适应性神经接口，其一端为活体组织，而另一端为