記者從中國科學技術大學獲悉，該校李曉光教授團隊在前期研究基礎上，基于對鐵電疇形態(tài)和翻轉(zhuǎn)動力學的設計，在鐵電量子隧道結(jié)中實現(xiàn)了亞納秒電脈沖下電導態(tài)可非易失連續(xù)調(diào)控的類腦突觸器件，可用于構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡類腦計算系統(tǒng)，研究成果日前發(fā)表于《自然通訊》雜志上。

以神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的類腦人工智能技術正深刻影響人類社會。但目前運行神經(jīng)網(wǎng)絡計算的硬件系統(tǒng)依然基于傳統(tǒng)硅基運算器與存儲器，能效遠低于人腦。研發(fā)具有神經(jīng)形態(tài)模擬功能的類腦器件，如神經(jīng)網(wǎng)絡硬件系統(tǒng)的核心器件——電子突觸，是進一步推進人工智能發(fā)展的重要途徑之一。為執(zhí)行復雜的人工智能任務，神經(jīng)網(wǎng)絡硬件系統(tǒng)對電子突觸器件提出了諸多苛刻要求，然而，已報道的類腦突觸器件無法全面滿足相關的指標要求。

李曉光教授團隊制備了高質(zhì)量的鐵電隧道結(jié)，通過PZT超薄厚度和取向的設計，獲得了更小的鐵電疇和更連續(xù)的翻轉(zhuǎn)動力學行為，更豐富的鐵電多疇亞穩(wěn)態(tài)利于類腦突觸器件中多態(tài)的可控調(diào)節(jié)。該器件表現(xiàn)出優(yōu)異的綜合性能：其8比特線性電導調(diào)控和高耐久性，滿足類腦突觸器件的核心性能指標要求?；谠撈骷?span id="cimk1x8" class="keyword">性能仿真構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡具有高圖像識別率，即使在圖片中引入椒鹽或高斯噪聲，其識別圖片的準確率仍然大于85%。此外，該器件具有亞納秒超快操作速度，而且其能耗低至飛焦級。研究人員經(jīng)過推算表明，該鐵電隧道結(jié)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡計算系統(tǒng)，有可能實現(xiàn)相當于人腦的優(yōu)秀能效，而人腦神經(jīng)元突觸單次脈沖能耗約10飛焦。人腦突觸響應速度約亞毫秒，其響應速度也比人腦突觸快6個量級，堪稱媲美人腦突觸的能效表現(xiàn)。

這一研究成果展現(xiàn)了鐵電隧道結(jié)在構(gòu)建未來高性能類腦人工智能計算硬件系統(tǒng)方面的重要潛力。(科技日報記者 吳長鋒)

標簽： 人腦 能效表現(xiàn) 類腦突觸原型器件 問世