来源:IEEE电气电子工程师
Photo: Research Group of R. Stanley Williams
对于工程师们来说,无法实现人类大脑效率和超强计算性能的其中一个原因在于,一直以来我们缺少一种可以独立发挥神经元作用的电子设备。要做到这一一点,需要我们发明一种全新的设备,其设计比此前创造的所有东西都更加复杂。
近日,来自惠普实验室的Suhas Kumar、R.Stanley Williams(现在为德州农工大学教授)和斯坦福大学已故博士生 Ziwen Wang 发明了一种满足这些要求的设备。就其本身而言,使用一个简单的直流电压作为输入,该设备不仅可以输出其他设备可以管理的简单脉冲,而且还可输出神经元的全部活动情况,包括脉冲爆发、自激振荡,以及大脑中出现的其他情况。该研究成果的具体描述发表在了近日的《自然》杂志上。
Image: Research Group of R. Stanley Williams
The new device combines resistance, capacitance, and Mott memristance. The most crucial part is the nanometers-thin niobium oxide (NbO2) layer.
它将电阻、电容和所谓的Mott忆阻器都集成在同一个装置中。忆阻器是以电阻的形式保存流过它们的电流的存储器。Mott忆阻器还有一个附加功能,即能够反映受温度影响下的电阻变化。Mott 转换中的材料根据其温度在绝缘和导电之间转换。这种特性在 20 世纪 60 年代就被发现了,但直到最近才在纳米级设备中进行了探索。
这种转变发生在忆阻器中的纳米级氧化铌条中。当施加电压时,NbO2 会轻微发热,使其从绝缘变为可导电。一旦这种转换发生,电容中累积的电荷就会流过。然后,设备冷却到刚好足以触发转回绝缘状态。这样脉冲电流就类似于神经元的动作电位。
Williams说:“我们已经为此努力了五年。在这一小块纳米材料结构中发生了很多事情。”
根据Kumar的说法,忆阻器发明者Leon Chua预测,如果设置出可能的器件参数,则行为稳定的区域之间将存在行为混乱的区域。在某些混乱区域的边缘,可能存在执行新的人造神经元功能的器件。
Image: Suhas Kumar
The device is capable of a host of behaviors.
Williams认为Kumar微调了设备的材料和物理参数,从而找到了一个有效的组合。他说:“你不会是偶然发现这个的。在发现这一特点之前,一切都必须非常完美。但是一旦你能制造出这个东西,它实际上会变得非常稳固,而且可以复现。。”
研究人员首先构建了脉冲版本的布尔逻辑门(NAND 和 NOR),随后通过构建小型模拟优化电路来对器件进行测试。
要想把这一设备最终扩展到实用化程度,并挑战当前常规架构的设备,还需要很多工作要做。例如,Kumar和Williams计划探索在不同温度下经历Mott转变的其他可能材料。NbO2 的转换出现在 800 度,过高了。这一温度只会出现在纳米级的涂层里,想要把这种环境扩展到数百万设备上是一个大问题。
Williams表示,其他人也研究过氧化钒,它在60摄氏度的温度下转变,但这可能太低了,因为数据中心的系统通常要在100摄氏度下工作。
可能还会存在其他可实现同样效果的转换材料。Williams 说:“寻找最佳材料是一个非常有趣的问题。”
未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。
如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”