芯片上的大脑

麻省理工学院的工程师创造一种“芯片上的大脑”，它比一块五彩纸屑更小，它是由数以万计的人工大脑突触组成的，称为记忆器--基于硅的部件，模仿人脑中传递信息的突触。

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研究人员用银和铜合金以及硅制作了每一种记忆器。当他们在几个视觉任务中运行芯片时，该芯片能够“记住”存储的图像，并多次复制它们，与使用非合金元素制作的现有记忆器设计相比，版本更干净。

他们的研究结果展示了一种很有前途的神经形态装置的记忆器设计--一种基于一种新型电路的电子学，它以一种模仿大脑神经结构的方式处理信息。这种由大脑激发的电路可以构建在小型便携设备中，并将执行复杂的计算任务，只有当今的超级计算机才能完成这些任务。

麻省理工学院(MIT)机械工程学副教授金(Jeehwan Kim)表示：“到目前为止，人工突触网络作为软件存在。我们正试图为便携式人工智能系统构建真正的神经网络硬件。”“想象一下，把一个神经形态设备连接到你汽车上的一个摄像头上，让它识别灯光和物体，然后立即做出决定，而不必连接互联网。我们希望使用节能记忆器，实时地在现场完成这些任务。”

游走离子

记忆晶体管，或记忆晶体管，是神经形态计算中必不可少的元素。在神经形态装置中，记忆器可以充当电路中的晶体管，尽管它的工作方式更接近于大脑突触--两个神经元之间的连接。突触以离子的形式接收来自一个神经元的信号，并向下一个神经元发送相应的信号。

传统电路中的晶体管通过在仅有的两个值0和1中的一个之间切换来传输信息，并且只有当它以电流的形式接收到的信号具有特定的强度时才这样做。相比之下，记忆器会沿着梯度工作，就像大脑中的突触一样。它产生的信号将根据它接收到的信号的强度而变化。这将使一个单一的记忆器具有许多价值，因此比二元晶体管进行更广泛的操作。

就像大脑突触一样，记忆器也能够“记住”与给定电流强度相关的值，并在下次收到类似的电流时产生完全相同的信号。这可以确保复杂方程的答案，或者物体的视觉分类是可靠的--这是一项通常涉及多个晶体管和电容器的壮举。

最终，科学家们设想，与传统晶体管相比，记忆电阻器所需的芯片不动产要少得多，这样就可以实现功能强大、不依赖超级计算机、甚至不依赖互联网连接的便携式计算设备。

然而，现有的记忆器设计在性能上是有限的。单个记忆器由正负极组成，由“开关介质”或电极之间的空间隔开。当电压施加到一个电极上时，来自该电极的离子通过介质流动，形成一个“传导通道”到另一个电极。接收到的离子构成记忆器通过电路传输的电信号。离子通道的大小(以及记忆器最终产生的信号)应该与刺激电压的强度成正比。

科学家说，在电压刺激一个大的传导通道或离子从一个电极到另一个电极的大流量的情况下，现有的记忆器设计工作得很好。但是，当记忆器需要通过较薄的传导通道产生更精细的信号时，这些设计就不那么可靠了。

传导通道越薄，离子从一个电极到另一个电极的流动越轻，单个离子就越难保持在一起。相反，他们倾向于从群体中游荡，在媒介中解散。因此，接收电极很难可靠地捕获相同数量的离子，因此，在一定的低电流范围内刺激时，也很难传输相同的信号。

科学家们冶金学中借用了一种技术来解决这一限制，这是一种将金属熔化成合金并研究其结合性质的科学。

“传统上，冶金学家试图将不同的原子加入到块状基体中以增强材料，我们认为，为什么不调整记忆器中的原子相互作用，并添加一些合金元素来控制离子在我们介质中的运动。”

工程师们通常使用银作为记忆器正极的材料。研究小组仔细研究了这些文献，找到了一种元素，它们可以与银结合，有效地将银离子结合在一起，同时允许它们快速地通过另一个电极。

该研究小组将铜作为理想的合金元素，因为它既能与银结合，也能与硅结合。

“它充当一种桥梁，并稳定银硅界面，”金说。

为了用他们的新合金制造记忆器，这个小组先用硅制造一个负极，然后再沉积少量的铜制成正极，然后再沉积一层银。他们把两个电极夹在非晶硅介质周围。通过这种方式，他们用数万个记忆器制作了一个毫米方型硅片。

作为芯片的第一次测试，他们重现了美国船长盾牌的灰度图像。他们将图像中的每个像素等同于芯片中相应的记忆器。然后，他们调整每个记忆器的相对强度与相应像素中的颜色的电导。

与用其他材料制作的芯片相比，芯片产生了同样清晰的盾牌图像，并能够“记住”图像并多次再现。

研究小组还完成了一项图像处理任务，对记忆器进行编程，以改变图像，比如麻省理工学院的基利安法庭(KillianCourt)，通过几种具体的方式，包括锐化和模糊原始图像。再一次，他们的设计比现有的记忆器设计更可靠地产生了重新编程的图像。

“我们使用人工突触来进行真正的推理测试，”Kim说。“我们希望进一步发展这项技术，使其具有更大的阵列来完成图像识别任务。总有一天，你可能能够随身携带人工大脑来完成这类任务，而无需连接超级计算机、互联网或云。”