实验室一次疏忽让类脑计算取得重大进展
今天，你大概率向某个大语言模型提过问题，或在地图软件里接受过一次路线推荐，又或看过视频网站按喜好推来的节目。这些人工智能背后是海量数据的处理：数千块GPU在数据中心里每秒执行数万亿次运算，而单块GPU的功耗可高达1000瓦，相当于一台吸尘器或洗碗机，且昼夜不停。相比之下，一部新款智能手机的功耗不足1瓦。人脑在许多同类任务上的能效约比现有AI高一百万倍。 效率低下的根源，在于GPU用软件和上亿个晶体管去“模拟”人工神经网络，既要搬运巨量数据，又无法复刻生物神经元丰富的计算行为。为逼近大脑的能效，神经形态工程（neuromorphic engineering）试图制造更像神经元与突触的电子器件。但过去的方案要么依赖尚未可靠的新实验性器件，要么用几十甚至上百个晶体管去拼出一个神经元，难以规模化，也让人怀疑这类“仿脑”硬件究竟能否与顶级GPU竞争。 转机来自一次意外。2024年，我们实验室的一名学生测量一个由晶体管与忆阻器构成的存储电......阅读全文
人工神经元利用光实现神经形态计算
沙特阿卜杜拉国王科技大学研究团队开发出一种人工神经元，可利用光电实现神经形态计算。新技术模仿突触或神经元功能，可适应和重新配置其对光的响应进而完成计算。这项突破性进展发表在最新一期《光：科学与应用》杂志上。 团队利用二维材料二硒化铪设计并制造了金属氧化物半导体电容器（MOSCap）。这种器件采
类脑感知计算领域获进展－有望实现感存算于一体
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
类脑计算：让人工智能走得更远
像人一样思考，这是人们对人工智能和机器人的期待。大踏步前进的人工智能，似乎走到了十字路口。 “机器综合智能水平和人脑相差较大，机器学习需要较多人工干预，不同人工智能模态之间交互协同较少……”近日，在香港召开的第S43次香山科学会议上，与会科学家细数当前人工智能发展面临的瓶颈。 解铃还须
大脑神经元的自反馈机制启发更好的类脑人工智能
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/9/486144.shtm 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在《神经网络》上发表了一项新研究，研究将来自生物脑神经元自身反馈以及兴奋抑制性神经元平衡的启发，融入类脑脉冲神经网络的理
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
余山：从脑网络到人工智能——类脑计算的机遇与挑战
2016年3月，AlphaGo与职业围棋选手的对局引发了人们对于人工智能的高度关注。计算机在一个公认的非常复杂的计算与智力任务中，打败了人类的顶尖选手，靠的是类人脑的智能吗？从系统的结构看，AlphaGo结合了深度神经网络训练与蒙特卡洛模拟[1]。广义的说，深度神经网络是类脑的计算形式，而蒙特卡
智能味觉系统开发获进展
近日，中国科学院国家纳米科学中心鄢勇团队在基于离子型神经形态器件构筑智能味觉系统方面取得进展。当前，仿生“类脑计算”是人工智能领域的核心研究方向之一，模拟人体感官的感存算一体化系统是该方向的重要研究课题之一。相比于视觉与触觉感知，仿生味觉感存算一体化系统在环境监测、食品安全、健康监测、疾病诊断以及味
清华团队发布全球首颗忆阻器芯片，突破了哪些“卡脖子”难题？
人工智能技术的发展浪潮极大地改变了人类的生产生活方式，对当前人类文明的各个领域产生了深刻的影响，并且还将持续深入地影响下去。 但人工智能技术依靠大算力的支撑，随着技术的爆炸式发展，它对大算力的需求也节节高升。然而，现有的算力短缺与庞大的算力需求之间形成了越来越突出的矛盾。芯片作为算力的物质载体
人工智能展示类脑记忆形成过程
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/515034.shtm
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
杨雄里：我国亟待加强类脑人工智能研究
杨雄里 “目前，类脑人工智能技术正在快速推广到互联网、金融投资与调控、医疗诊断、新药开发、公共安全等一系列关系到国计民生的重要领域，或将引发新一轮产业革命。”这是中科院院士、复旦大学脑科学研究院教授杨雄里日前在以“脑信息与人工智能”为主题的东方科技论坛上表达的观点。 作为我国脑科学研究的有力推动
类神经元计算机新材料问世
俄罗斯国立核研究大学莫斯科工程物理学院的学者们，与俄罗斯科学院的专家们通力合作，推出了能实现电阻开关两极效应的新材料。这些材料可被用来研发类似人脑神经元的、能储存和处理信息的计算机。研究结果发表在《自然·通讯》杂志上。 借助新材料制造的计算机，将拥有新的信息处理方法，因为其内部存储器和硬盘将像
吴朝晖：类脑计算构建“人造超级大脑”
人脑和计算机哪个结构更复杂？计算机可否像人脑一样自我学习与进化？智能机器是否可以像人类一样思考与行动？人类能否打造像人脑一样的“机器脑”？这些你可能想过的问题，都属于类脑计算研究的领域。 类脑计算，是借鉴生物大脑的信息处理方式，以神经元与神经突触为基本单元，从结构与功能等方面模拟生物神经系统，进
Nature解密类脑计算，人类未来需要一张蓝图
与日俱增的算力需求下，现代计算系统能耗也越来越高，很难作为可持续的平台支持人工智能技术的未来发展。这一能源问题很大程度上源于传统数字计算系统采用经典冯·诺依曼结构，即数据处理和存储需要在不同地方进行；而在人脑中，数据处理和存储在同一个区域完成，且大规模并行。生物学的灵感启发了类脑计算，神经形态系
清华类脑计算模型登Nature子刊，受大脑启发的人工树突网络，实现高能效AI
5 月 30 日，清华大学类脑计算研究中心施路平团队，研发出全球首款类脑互补视觉芯片「天眸芯」，研究成果登上 Nature 封面。 近日，该团队推出一种新的神经形态计算架构，即类脑神经计算模型 「Dendristor」。 「Dendristor」旨在复制突触的组织（即神经元之间的连接）和树突
人工智能通过分析神经元变化来判断药物
日本名古屋大学的一个研究小组开发了一种分析细胞图像的人工智能，利用机器学习预测药物的治疗效果。这项被称为硅聚焦(silicon FOCUS)的新技术可能有助于发现治疗神经退行性疾病(如肯尼迪病)的药物。目前对神经退行性疾病的治疗通常有严重的副作用，包括性功能障碍和阻碍肌肉组织形成。然而，由于缺乏有效
类脑忆阻器基人工智能应用获进展
随着人工智能的发展，忆阻器因其“存算一体”的特性被越来越多的研究者探索，铁电忆阻器因其优异的极化可控、多值存储和在神经计算领域的应用潜力而受到人们的特别关注。其中，由于铁电材料的技术需求和无铅无毒的环境要求，钛酸钡（BaTiO3)成为了铁电钙钛矿氧化物铅基材料的最佳替代品之一。然而，目前大多数铁电材
新型人工突触可用于高度扩展的类脑计算
科技日报北京12月28日电 （记者张梦然）据最新一期美国化学会期刊《应用材料与界面》报道，新加坡科技与设计大学（SUTD）研究团队开发出一种基于二维（2D）材料的新型人工突触，能用于可高度扩展的类脑计算。模仿人脑功能的类脑计算因其在人工智能中的功能应用和低能耗而引起科学界的广泛关注。像人脑一样，为了
我国科学家研发出毫瓦级超低功耗类脑芯片
6月1日，记者从中国科学院自动化研究所获悉，来自该所等单位的科研人员联合研发出一款新型类脑神经形态系统级芯片Speck。该芯片展示了类脑神经形态计算在融合高抽象层次大脑机制时的天然优势。相关研究成果在线发表于《自然·通讯》杂志。人脑运行的神经网络虽然非常复杂且庞大，但总功耗却仅为20瓦，远小于现有的
我国科学家研发出毫瓦级超低功耗类脑芯片
6月1日，记者从中国科学院自动化研究所获悉，来自该所等单位的科研人员联合研发出一款新型类脑神经形态系统级芯片Speck。该芯片展示了类脑神经形态计算在融合高抽象层次大脑机制时的天然优势。相关研究成果在线发表于《自然·通讯》杂志。人脑运行的神经网络虽然非常复杂且庞大，但总功耗却仅为20瓦，远小于现有的
再添“芯”动能－清华团队发布最新Science
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/509916.shtm近期，清华大学集成电路学院吴华强教授、高滨副教授基于存算一体计算范式在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破，研究成果发表在《科学》（Science）上。11年科研“长征”
清华团队发布最新Science，再现“芯”动能，
近期，清华大学集成电路学院吴华强教授、高滨副教授基于存算一体计算范式在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破，研究成果发表在《科学》（Science）上。 11年科研“长征”，从忆阻器件到原型芯片再到系统集成，钱鹤、吴华强团队协同攻关AI算力瓶颈难题，攻克“卡脖子”关键核心技术，成果
机器与类器官混合计算系统诞生
《自然·电子学》12日报告了一种由电子硬件和一个大脑类器官组成的混合计算系统，可执行如语音识别和非线性方程预测等任务。这一研究凸显出一种方法，或可克服现有计算硬件的一些限制。 近年来人工智能对算力的需求急剧增加。但随着模型越来越复杂，运行它们的底层计算硬件的能效和性能却难以跟上。为此研究者正在
多校联合在铁电基神经形态视觉系统领域取得进展
元件能否可以像人类视网膜那样，在每个像素上把感知、存储、计算功能集于一体？科学家提出了开发感知、存储、计算“全在一”视网膜硬件的构想。近日，山西师范大学教授许小红、副教授薛武红与复旦大学教授周鹏、南方科技大学副教授周菲迟合作，提出并构建全范德华二硫化硒/六方氮化硼/铜铟二磷六硫基铁电场效应晶体管，通
神经形态计算：低功耗AI的未来途径
数据驱动的应用，特别是人工智能（AI）的日益普及，正在改变人类与技术的互动方式，也引发了人们对其进一步研究、开发和应用的浓厚兴趣，从而有效解决许多长期未解的复杂问题。不过，AI对环境的影响也愈发受到关注。为了应对低功耗系统执行复杂AI算法的挑战，神经形态技术是未来计算领域的有力竞争者，特别是在解决复
阿里达摩院成功研发存算一体AI芯片
达摩院存算一体芯片实拍图。达摩院供图 12月3日，阿里巴巴达摩院（以下简称达摩院）宣布，该院已成功研发存算一体人工智能（AI）芯片。达摩院介绍，该存算一体芯片集成了多项创新技术，是全球首款使用“混合键合3D堆叠技术”实现存算一体的芯片。这一新型架构芯片的诞生，将有望助力存算一体技术从概念走向落地。
人工神经元的计算速度或远超人类大脑！
1月26日，刊登自Science Advances杂志上的一篇研究报告中，来自美国国家标准与技术研究所的研究人员开发出了一种以神经元为模型的超导计算芯片，相比人类大脑而言，其能够更加高效快速地对信息进行加工处理，这或许将成为科学家们开发先进计算设备来设计模仿生物系统的一项主要基准，尽管在其商用之
我国科研人员为解决类脑智能芯片材料疲劳提供新途径
中新社成都6月7日电 (记者 贺劭清)记者7日从电子科技大学获悉，中国科研人员依据新颖的二维滑移铁电机制，提出一种性能优异的抗疲劳铁电体系，为解决类脑智能芯片的理想材料——铁电材料领域长期存在的疲劳问题提供了一种全新途径，有望推动铁电存储及类脑智能器件方面应用。该科研成果7日在国际学术期刊《科学》(
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
类器官电子混合计算系统可识别语音
美国科学家报告了一种由电子硬件和一个大脑类器官组成的混合计算系统，可以执行如语音识别和非线性方程预测等任务。这一研究凸显出一种可能的方法，或可克服现有计算硬件的一些限制。相关研究12月12日发表于《自然—电子学》。 随着人工智能（机器学习和人工神经网络模型）成为关键驱动因素，近年来对算力的需求