韩国科学技术研究院神经形态工程中心团队宣布，他们开发出一种用于人工神经网络设备的集成元件技术。该技术可像搭“乐高”积木一样连接神经元和突触，从而构建大规模的人工神经网络硬件。
该团队使用hBN制造垂直堆叠的忆阻器器件。hBN是一种有利于实现高集成度和超低功耗的二维材料，可展示生物神经元和突触的特征。团队设计了相同材料和相同结构的人工神经元和突触器件，与传统基于硅CMOS的人工神经模仿器件的复杂结构不同，新开发的器件确保了易处理性和网络可扩展性，为大规模人工神经网络硬件的开发铺平了道路。
通过集成和连接开发的设备，该团队还成功地在硬件中实现了“神经元—突触—神经元”结构。这是人工神经网络的基本单元块，可演示基于尖峰信号的信息传输，类似于人脑的工作方式。
通过实验，团队验证了两个神经元之间尖峰信号信息的调制，其可根据人工突触装置的突触权重进行调整。团队还展示了将基于hBN的新兴设备用于低功耗、大规模AI硬件系统的潜力。
研究人员表示，配资实盘平台人工神经网络硬件系统可用于有效处理现实生活中产生的大量数据，如智慧城市、医疗保健、下一代通信、天气预报和自动驾驶汽车。新研究成果将通过显著减少能源使用，同时超越现有基于硅CMOS的器件的扩展限制，帮助改善碳排放等环境问题。
人脑可在极低功耗下高效执行复杂任务，人工智能的研究者也一直致力于向人脑“取经”，从软件和硬件层面进行模仿。比如，让硬件模仿人脑神经元和突触，像人脑那样在不同的神经元之间实现信息的传输交互。不过，要让神经网络在实际中能有效工作，相关技术必须能够支撑大规模的神经网络计算，这就需要硬件系统具有低成本、可延展等特点。此次开发的技术可像搭积木一样连接神经元和突触集成元件，也恰好具有相关潜力。
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