大腦支撐著人類的視覺、聽覺、味覺、嗅覺、學(xué)習(xí)、記憶、情感、平衡以及其他與感知有關(guān)的功能。

在處理模式識別、風(fēng)險管理或活動決策等復(fù)雜任務(wù)時，即使是當(dāng)今最強大的計算機也無法與人腦競爭。

這可以歸結(jié)為以下原因：首先，傳統(tǒng)計算機依賴于馮·諾依曼架構(gòu)，由于處理器和內(nèi)存分離，發(fā)展至今遇到了內(nèi)存墻的能效瓶頸以及摩爾定律失效的困境。

其次，模擬（傳感）信號和數(shù)字（計算）信號的信號域不同，隨著傳感器節(jié)點數(shù)量的增加，信號轉(zhuǎn)換和大量冗余數(shù)據(jù)逐漸成為感知系統(tǒng)的負擔(dān)。

受人腦和生物神經(jīng)系統(tǒng)的啟發(fā)，設(shè)計交互式神經(jīng)形態(tài)器件和芯片來整合感知、存儲和處理能力，成為突破馮·諾伊曼構(gòu)架瓶頸的曙光。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，近期，中科院北京納米能源與系統(tǒng)研究所孫其君研究員以及王中林院士團隊總結(jié)了生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件的研究進展，包括神經(jīng)形態(tài)觸覺系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、聽覺系統(tǒng)等。

概括性的描述了用于交互式神經(jīng)形態(tài)器件的基本模型，從材料特性、器件結(jié)構(gòu)、工作機制、性能指標(biāo)和潛在應(yīng)用等幾個方面對這些交互式神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)進行了詳細的討論。此外，該論文還提出了可以融合多種/混合傳感信號的交互式神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)，以解決更現(xiàn)實和復(fù)雜的問題。

并進一步對計算神經(jīng)元和整合感覺神經(jīng)元的優(yōu)缺點進行了比較。通過各種傳感器和突觸器件的組合，生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件可以為突破馮氏瓶頸，構(gòu)建后摩爾時代新型電子器件，實現(xiàn)新一代交互式感知、存儲、計算提供新的解決方案。



如圖1所示，計算范式目前在經(jīng)歷從馮·諾依曼架構(gòu)到交互式神經(jīng)形態(tài)計算的革命性轉(zhuǎn)變。由于與傳統(tǒng)的計算機在信號處理方式上的不同，從感存算分離到感存算一體，神經(jīng)形態(tài)芯片可以模擬人腦的功能和工作模式來處理更復(fù)雜的任務(wù)（如體感、圖像和語音識別）。

神經(jīng)形態(tài)器件的研究和開發(fā)被認為是通向未來人工智能時代的主要途徑之一。因此，從底層出發(fā)構(gòu)建固態(tài)電子器件和系統(tǒng)，模擬生物感覺突觸和神經(jīng)元，并開發(fā)超低功耗的類腦芯片具有重要的研究價值。



圖1 計算范式從馮·諾依曼架構(gòu)到生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)計算的革命性轉(zhuǎn)變

交互式神經(jīng)形態(tài)器件的基本模型包括以下三種形式：在器件層級模擬神經(jīng)元活動，在網(wǎng)絡(luò)層級模擬由類神經(jīng)元器件連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及在系統(tǒng)層級模擬與外部環(huán)境的交互感知（圖2）。早期開發(fā)的突觸器件主要使用電脈沖作為刺激信號，缺乏對各種感覺行為的模擬。

為了模擬一個更真實的神經(jīng)系統(tǒng)，非常有必要探討感覺信號對突觸權(quán)重更新過程的影響。一個生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件通常包括一個仿生受體（傳感器）和人工突觸器件。仿生受體用于感知外部刺激（如壓力、聲音、光和熱），并將刺激轉(zhuǎn)化為電信號，從而實現(xiàn)進一步的信息傳遞并激活突觸器件（圖3）。



圖2 人類神經(jīng)系統(tǒng)和仿生神經(jīng)形態(tài)器件/系統(tǒng)的比較



圖3 仿生交互式神經(jīng)形態(tài)器件的分類和示意圖

圖4顯示了生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件/系統(tǒng)的里程碑式時間線。依據(jù)傳感器類型，可劃分為神經(jīng)形態(tài)觸覺系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、聽覺系統(tǒng)和多感官系統(tǒng)。此外，該綜述還詳細討論了這些交互式神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的材料特性、器件結(jié)構(gòu)、工作機制、性能指標(biāo)和潛在應(yīng)用等。

最后分別從材料、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)集成等4個層面，提出了交互式神經(jīng)形態(tài)器件在未來發(fā)展中面臨的機遇和挑戰(zhàn)（圖5）。



圖4 生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件的發(fā)展歷程



圖5生物啟發(fā)的交互式神經(jīng)形態(tài)器件的未來發(fā)展路線圖

總而言之，利用“傳感器+突觸器件”的仿生交互式神經(jīng)形態(tài)器件和系統(tǒng)模型，實現(xiàn)并行感知、存儲和計算的協(xié)同融合功能，是一種突破馮氏瓶頸、構(gòu)建后摩爾時代新型電子器件的有效途徑，相關(guān)研究如旭日初升，又荊棘滿路。不同類型的傳感器和突觸器件尺寸、功耗、穩(wěn)定性和兼容性，多耦合信號的解耦和串?dāng)_以及片上集成等問題都亟待解決。

通過對交互式神經(jīng)形態(tài)器件的未來發(fā)展路線進行的定位和展望來看，其未來發(fā)展高度需要優(yōu)化對傳感器、神經(jīng)形態(tài)器件和相關(guān)兼容算法的集成。

論文鏈接：

https://doi.org/10.1016/j.mattod.2022.09.012

審核編輯：劉清