向类脑芯片迈进！科学家制造出光基人工神经元网络芯片

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2019-05-09 17:38:24

来自德国明斯特大学、牛津大学和英国埃克塞特大学的研究人员已经成功研制出一种硬件，这种硬件可以为制造类似人脑的电脑铺平道路。

科学家们制造了一种芯片，其中包含一个人工神经元网络，可以与光一起工作，并能模仿神经元及其突触的行为。网络能够“学习”信息，并将其作为计算和识别模式的基础。由于该系统只使用光而不使用电子，因此它处理数据的速度比传统系统快很多倍。这项研究发表在《自然》杂志上。

一个以光为基础，大脑为灵感的芯片的示意图。该芯片包含一个由神经元和突触组成的人工网络，这些神经元和突触与光协同工作。

一种像大脑一样运作的技术?在人工智能时代，这似乎不再遥不可及——例如，当手机能够识别人脸或语言时。然而，对于更复杂的应用程序，计算机仍然很快就会遇到它们自己的限制。原因之一是传统上计算机有独立的内存和处理器单元，其结果是所有数据都必须在这两者之间来回发送。

在这方面，人类的大脑甚至远远领先于最现代的计算机，因为它处理和存储信息的位置相同——在突触中，或神经元之间的连接中，大脑中有上百万个神经元。来自德国明斯特大学、牛津大学和英国埃克塞特大学的一个国际研究小组现在已经成功开发出一种硬件，它可以为制造类似人脑的电脑铺平道路。

科学家们成功地制造出一种芯片，其中包含一个人工神经元网络，可以与光一起工作，并能模仿神经元及其突触的行为。

研究人员能够证明，这种光学神经突触网络能够“学习”信息，并将其作为计算和识别模式的基础——就像大脑一样。由于该系统只使用光而不是传统的电子，因此它处理数据的速度要快很多倍。

“这个集成的光子系统是一个实验性的里程碑，”来自明斯特大学的Wolfram Pernice教授说，他是这项研究的主要合作伙伴。“该方法可以在以后的许多不同领域中用于评估大量数据中的模式，例如在医学诊断中。”

与所谓的神经形态网络相关的现有方法大多基于电子技术，而光学系统——其中使用光子，即光粒子——仍处于起步阶段。

德国和英国科学家现在提出的原理是这样的:光波导可以传输光，并且可以被制成光学微芯片，与所谓的相变材料集成在一起——这种材料今天已经在可重写dvd等存储介质上找到了。这些相变材料的特征在于，它们的光学性质发生了戏剧性的变化，这取决于它们是晶体(当它们的原子以规则的方式排列时)还是非晶态(当它们的原子以不规则的方式排列时)。

如果激光把材料加热，这种相变可以被光触发。“因为这种材料反应如此强烈，其性质发生了巨大的变化，所以它非常适合模仿突触和两个神经元之间的脉冲传递，”该研究的主要作者约翰内斯·费尔德曼(Johannes Feldmann)说。费尔德曼在明斯特大学(Munster University)的博士论文中进行了许多实验。

在他们的研究中，科学家们首次成功地将许多纳米结构的相变材料合并成一个神经突触网络。研究人员开发了一种芯片，其中包含4个人工神经元和总共60个突触。芯片的结构——由不同的层组成——基于所谓的波分复用技术，这是一个光在光学纳米电路中通过不同的通道传输的过程。

为了测试该系统识别模式的能力，研究人员使用两种不同的机器学习算法，以光脉冲的形式“输入”信息。在这个过程中，一个人工系统从例子中“学习”，并最终将它们一般化。在所谓的监督学习和非监督学习中使用的两种算法中，人工网络最终能够根据给定的光模式识别正在寻找的模式，其中之一是四个连续字母。

Wolfram Pernice说:“我们的系统使我们在创造计算机硬件方面迈出了重要的一步，这些硬件的行为类似于大脑中的神经元和突触，并且能够处理现实世界中的任务。”“通过与光子代替电子合作,我们可以充分利用已知的光学技术的潜力,不仅为了传输数据,作为迄今为止的情况,同时也为了过程并将它们存储在一个地方,“添加作者哈里希Bhaskaran牛津大学的教授。

一个非常具体的例子是，在这种硬件的帮助下，癌细胞可以自动识别。然而，在这些应用成为现实之前，还需要做进一步的工作。研究人员需要增加人工神经元和突触的数量，增加神经网络的深度。例如，利用硅技术制造的光学芯片就可以做到这一点。

“这一步将在欧盟的联合项目' func - comp '中采取，使用铸造工艺生产纳米芯片，”该项目的合作者和领导者，埃克塞特大学的C. David Wright教授说。

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