MIT設(shè)計人造突觸芯片能以類似大腦神經(jīng)元方式傳遞訊息

　　盡管科技已經(jīng)如此進步發(fā)達，但對于那些在人工智能(AI)領(lǐng)域的研究者來說，讓計算機仿真大腦活動仍是一項龐大的任務(wù)，如果硬件能夠設(shè)計更像大腦的硬件，那么管理起來將會更容易。

　　是的，大家都是這么想的，那么話說回來，究竟這個「期望」有多么困難? 日本研究單位 5 年前就曾經(jīng)進行過一項大腦活動仿真測試，這個運用世界上最強大超級計算機之一所進行的例子應(yīng)該能作為一些參考。

　　在 2013 年時，日本理化學研究所(Riken)運用超級計算機「京」(K computer)進行的對大腦活動的仿真測試;「京」一共使用了 82,944 個處理器和 1 PB(約 1,000 TB)主存儲器，幾乎相當于當時 25 萬臺計算機的運算單位。

　　而這樣一臺計算機為了仿真大腦中 10.4 兆突觸所連接的 17.3 億神經(jīng)元活動的 1 秒鐘，就花上了 40 分鐘;盡管聽起來已經(jīng)非常厲害，但事實上是，這一切仍只是大腦活動中的百分之一。

　　即使是現(xiàn)在，大腦仍是比任何計算機都還要更為強大，它包含著 800 億神經(jīng)元和超過 100 兆個神經(jīng)突觸，隨時都在控制訊息的通過，相較之下，目前計算機芯片仍是以二進制語言在傳輸訊號，每一條訊息都以 1、0 在進行編碼。

　　科學家認為，如果芯片運用類似突觸的連接方式，計算機使用的訊號將可能更加多樣化，進而實現(xiàn)「突觸式」的學習。

　　在大腦中，突觸負責「管理」訊息的傳遞，而神經(jīng)元則會根據(jù)穿過突觸的離子數(shù)量和種類來動作，這些都幫助大腦識別模式、記住事實并執(zhí)行任務(wù);科學家將這種新興研究領(lǐng)域稱為神經(jīng)形態(tài)工程學(Neuromorphic engineering)。

　　迄今為止，想要讓芯片擁有這種學習方式已被證明是困難的，但 ScienceAlert 報導指出，隨著麻省理工(MIT)工程師成功克服障礙設(shè)計出一種由硅鍺(SiGe)制成的人造突觸芯片，未來「突觸式」學習的發(fā)展將有可能達成。

　　過去神經(jīng)形態(tài)芯片的設(shè)計是使用非晶體作為「開關(guān)媒介」，分隔開兩個導電層以起到突觸的作用。 但這種方法存在的問題是，如果沒有定義結(jié)構(gòu)性的傳播路徑，信息就會有無數(shù)的路徑可以傳遞，而這帶來芯片的不一致及不可預(yù)測性。

　　為了避免非晶體為芯片帶來的不均勻性，團隊創(chuàng)造了只有一維信道的硅鍺晶格，確保離子每次流動時都使用完全相同的路徑，接著團隊再使用這些晶格打造了神經(jīng)形態(tài)芯片，就像是大腦中神經(jīng)元之間的電流一樣， 這種芯片也可以精準的控制其中流動的電流強度。

　　團隊計劃下一步將實際打造出能夠執(zhí)行手寫識別的芯片，最終目標則是創(chuàng)造攜帶式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)裝置。 在 Kim 看來，這項研究就像一塊墊腳石，帶領(lǐng)人們走向生產(chǎn)真正的 AI 硬件目標前進，「我們希望最終能以一個指甲大小的芯片，來取代巨大的超級計算機。 」