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清華大學(xué)微電子所錢鶴、吳華強團隊人工樹突器件實現(xiàn)新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2020/7/1 12:16:20     

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【產(chǎn)通社,7月1日訊】清華大學(xué)新聞中心(Tsinghua University News Center)官網(wǎng)消息,其微電子所、未來芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心的錢鶴、吳華強教授團隊與合作者在《自然?納米科技》(Nature Nanotechnology)在線發(fā)表了題為“基于人工樹突的高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(Power-Efficient Neural Network with Artificial Dendrites)的研究論文,通過引入具有豐富動態(tài)特性的人工樹突計算單元,構(gòu)建了包含突觸、樹突以及胞體的新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在提高網(wǎng)絡(luò)計算準(zhǔn)確率的同時顯著降低了系統(tǒng)功耗。

生物神經(jīng)元中的樹突具有非常復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和動態(tài)過程,人腦中的樹突尤其復(fù)雜。許多生物神經(jīng)系統(tǒng)的研究表明樹突具有非常重要的非線性時空信息處理功能,它是大腦能夠在處理復(fù)雜任務(wù)的同時保持低功耗的重要原因之一。當(dāng)前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大多將神經(jīng)元簡化成了簡單的點模型,將其計算功能簡化成積分-發(fā)放(integrate-and-fire),忽略了樹突的信息處理功能。這樣的簡化使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,在復(fù)雜任務(wù)處理的靈活性、魯棒性和功耗上仍存在很大的差距。

受生物神經(jīng)系統(tǒng)中電化學(xué)動態(tài)過程啟發(fā),該研究團隊通過材料體系遴選與器件結(jié)構(gòu)設(shè)計,制備出了一種能夠模擬樹突功能的新原理器件,成功復(fù)現(xiàn)了生物樹突對信號的非線性過濾、積分以及對時間信號的處理方式。為了驗證人工樹突器件的計算功能,團隊還將所研制的人工樹突器件與基于導(dǎo)電細(xì)絲的突觸器件、基于莫特(Mott)相變的胞體器件進行集成,構(gòu)建了包括突觸、樹突、胞體三種重要計算單元的新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實驗結(jié)果顯示,由于樹突功能的引入,該網(wǎng)絡(luò)在處理具有復(fù)雜背景噪聲的街景門牌號(SVHN)數(shù)據(jù)集時,胞體的動態(tài)功耗降低30倍,網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率提高8%以上,系統(tǒng)評估整體功耗比CPU降低3個數(shù)量級。未來通過器件、算法、電路、架構(gòu)的協(xié)同創(chuàng)新與優(yōu)化,有望進一步提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜時空任務(wù)的能力,構(gòu)建更加智能化的低功耗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

錢鶴、吳華強教授團隊長期致力于基于憶阻器的存算一體芯片技術(shù)研究,從器件性能優(yōu)化、工藝集成、電路設(shè)計及架構(gòu)與算法等多層次實現(xiàn)創(chuàng)新突破,先后在《自然》(Nature)、《自然·電子》(Nature Electronics)、《自然·通訊》(Nature Communications)、《先進材料》(Advanced Materials)等頂級期刊以及國際電子器件會議(IEDM)、國際固態(tài)半導(dǎo)體電路大會(ISSCC)等領(lǐng)域內(nèi)頂級國際學(xué)術(shù)會議上發(fā)表多篇論文。

清華大學(xué)微電子所吳華強教授是本論文的通訊作者,清華大學(xué)微電子所李辛毅博士、唐建石助理教授和張清天博士為論文的共同第一作者。該研究與清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院及腦與智能實驗室宋森研究員、美國麻省大學(xué)楊建華教授、阿里巴巴達摩院謝源教授、加州大學(xué)圣芭芭拉分校鄧?yán)诓┦康群献魍瓿。清華大學(xué)的研究人員得到了國家自然科學(xué)基金委、科技部重點研發(fā)計劃、北京市科委、北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心等支持。

查詢進一步信息,請訪問官方網(wǎng)站http://news.tsinghua.edu.cn,以及http://www.nature.com/articles/s41565-020-0722-5。(robin, 張底剪報)    (完)
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