韓國科技研究院神經(jīng)形態(tài)工程中心研發(fā)了一項集成元件技術，用于構建大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡硬件設備，其創(chuàng)新之處在于采用hBN制作憶阻器器件，以實現(xiàn)設備之間的類似“樂高”式連接。

（A）生物神經(jīng)網(wǎng)絡的原理圖。（B）使用人工神經(jīng)形態(tài)裝置在硬件中實現(xiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的電路原理圖。（C）隨著突觸權重的變化，兩個神經(jīng)元之間的連接強度變化的實驗結果。觀察到下游神經(jīng)元的放電程度隨著突觸重量的減小而降低。

圖片來源：韓國科學技術研究院

借助hBN這種二維材料的優(yōu)質(zhì)性能，該團隊成功地實現(xiàn)了高集成度與超低功耗。他們精心設計的人工神經(jīng)元及突觸器件，在簡化結構并提高網(wǎng)絡可擴展性的同時，更具優(yōu)越的處理能力。此舉將為大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡硬件設備的研發(fā)打開新的大門。

這項研究還涉及到在硬件中展示高效的“神經(jīng)元—突觸—神經(jīng)元”結構，模擬人類大腦中的尖峰信號信息傳輸。通過實驗證明，只需調(diào)整人工突觸裝置的重量即可實現(xiàn)兩個神經(jīng)元間尖峰信號信息的調(diào)控。此外，科研團隊進一步展示了將新型hBN設備應用于環(huán)保型低功耗、大規(guī)模AI硬件系統(tǒng)的巨大潛力。

研究人員強調(diào)，此類人工神經(jīng)網(wǎng)絡硬件系統(tǒng)可用于各類實際生活場景的海量數(shù)據(jù)處理，涉及諸多領域，包括智慧城市、醫(yī)療保健、通信、氣象預報以及無人駕駛車輛等。這項新研究有望大大降低能源消耗，克服傳統(tǒng)硅CMOS器件擴展局限性，從而有利改善全球環(huán)境污染問題。

人腦在極低能耗情況下仍能高效運作，這無疑給人工智能研究者帶來挑戰(zhàn)。他們試圖從軟件和硬件兩個角度出發(fā)，對人腦進行全面細致的模仿。例如，硬件方面，通過模仿人腦神經(jīng)元和突觸之間的聯(lián)通，達到與人腦同樣的信息傳送效果。然而，如何設計出能真正有效運行的大尺度神經(jīng)網(wǎng)絡算法，關鍵在于構建具備成本效益與可擴展特性的硬件系統(tǒng)。本次研究中，他們通過研制如同“樂高”搭積木般的集成元件，開辟了全新的可能途徑。