美國匹茲堡大學(xué)的科研人員研制出一種基于石墨烯的神經(jīng)突觸，可用于類似人類大腦的大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

自從20世紀(jì)50年代以來，數(shù)字計(jì)算幾乎讓各種形式的模擬計(jì)算都過時(shí)了。但是，仍存在一個(gè)例外——人腦，它能與最先進(jìn)電子設(shè)備的計(jì)算能力相媲美。

數(shù)字電腦活在0和1的世界里，它們按順序執(zhí)行任務(wù)，按照固定的順序執(zhí)行算法的各個(gè)步驟。而人腦是神經(jīng)元的密集網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)神經(jīng)元與上萬個(gè)神經(jīng)元相連，通過突觸持續(xù)地往返傳遞信息。每一次交換信息時(shí)，大腦就調(diào)節(jié)這些連接，構(gòu)建有效通路，直接響應(yīng)周遭環(huán)境。

美國匹茲堡大學(xué)斯萬森工程學(xué)院（Swanson School of Engineering）的研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一種“人造突觸”，處理信息的方式不同于數(shù)字電腦，是模仿了人腦完成任務(wù)的模擬方法。研究人員將該成果發(fā)表在了新一期國際著名期刊《先進(jìn)材料》（Advanced Materials）上。

“大腦具有模擬和大規(guī)模并行性的特質(zhì)，這就部分解釋了為什么在更高級別的認(rèn)知功能方面人類能擊敗最強(qiáng)大的電腦，例如在復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行語音識別或者圖案識別?！毖芯咳藛T指出。

現(xiàn)在出現(xiàn)了一個(gè)新興領(lǐng)域，稱為“神經(jīng)計(jì)算”，聚焦于受人腦啟發(fā)的計(jì)算化硬件的設(shè)計(jì)。該研究團(tuán)隊(duì)采用碳原子的二維蜂窩構(gòu)型構(gòu)建了基于石墨烯的人造突觸。石墨烯的導(dǎo)電性能讓研究人員能精確地調(diào)節(jié)其電導(dǎo)，這就是突觸聯(lián)系的優(yōu)點(diǎn)。石墨烯突觸表現(xiàn)出優(yōu)異的能源效率，就像生物突觸一樣。

在人工智能的新一輪復(fù)蘇中，計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以通過多種方式復(fù)制大腦，但是需要多個(gè)數(shù)字設(shè)備才能模仿一個(gè)模擬突觸。人腦有數(shù)以兆計(jì)的突觸來傳遞信息，所以要用數(shù)字設(shè)備來構(gòu)建大腦顯然不可能，或者說，需要的規(guī)模太大了。

匹茲堡大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提供了一種實(shí)現(xiàn)大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件的可能方法。據(jù)該團(tuán)隊(duì)，基于互補(bǔ)金屬氧化半導(dǎo)體（complementary metal-oxide semiconductor, CMOS）的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會(huì)一直在能源效率、擴(kuò)展性、存儲(chǔ)密度方面功能受限?！拔覀兲岢隽送挥|電子學(xué)的全新設(shè)備概念，具有模擬特性，節(jié)能、可擴(kuò)展，適用于大規(guī)模集成?！毖芯咳藛T說，“看上去，我們的石墨烯突觸目前滿足了所有這些要求?！?/p>

由于石墨烯固有的柔韌性和優(yōu)異的力學(xué)性能，基于石墨烯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于靈活可穿戴電子設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了“互聯(lián)網(wǎng)邊緣”的計(jì)算?；ヂ?lián)網(wǎng)邊緣是指傳感器等能與真實(shí)世界接觸的計(jì)算設(shè)備。

“哪怕只在可穿戴電子設(shè)備和傳感器實(shí)現(xiàn)最基本的智能，我們都可以利用智能傳感器追蹤健康信息，提供預(yù)防護(hù)理和及時(shí)診斷，監(jiān)測植物生長、發(fā)現(xiàn)潛在的病蟲害，調(diào)節(jié)優(yōu)化制造流程——這會(huì)提高我們社會(huì)的總生產(chǎn)力，提升生活品質(zhì)?！毖芯咳藛T表示。

開發(fā)具有模擬人腦功能的仿真腦仍然還需大量技術(shù)突破。研究人員需要找到合適的構(gòu)型來優(yōu)化這些新的人工突觸。他們需要讓這種突觸與其他設(shè)備兼容才能構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還需要確保大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的所有人工突觸都以完全相同的方式工作。雖然存在這些挑戰(zhàn)，研究人員表示對他們的研究方向很樂觀?！拔覀儗Ξ?dāng)前的進(jìn)展感到激動(dòng)，因?yàn)檫@可能會(huì)讓節(jié)能的神經(jīng)計(jì)算硬件變成現(xiàn)實(shí)，而當(dāng)前的神經(jīng)計(jì)算是在高耗能的圖形處理器（GPU）集群中完成的。我們的人工突觸具有靈活、能耗低的特點(diǎn)，使其成為了任何類型人工智能設(shè)備的合適選擇，這將為我們的生活帶來革新性改變，規(guī)模甚至比我們過去幾十年見到的數(shù)字革命更大。”