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IBM造出世界首个人造纳米随机相变神经元,实现高速无监督学习
爱因斯坦 2016-08-05
导语

IBM苏黎世研究中心宣布,他们制造出世界上首个人造纳米尺度随机相变神经元,可实现高速无监督学习。

据外媒报道,IBM苏黎世研究中心宣布,他们制造出世界上首个人造纳米尺度随机相变神经元,可实现高速无监督学习。IBM这项发明在人工智能研究领域的突破性不言而喻。

首先,随机性意味着在相同的输入信号下,多个相变神经元的输出会有所不同。此外,由于其尺寸最小能到纳米量级,因而信号传输速度极快,同时功耗较低,这就使得随机相变神经元具有生物神经元的特性。

目前,IBM已经构建了由500个该神经元组成的阵列,并让该阵列以模拟人类大脑的工作方式进行信号处理。

生物学上,神经元又称神经细胞,是构成神经系统结构和功能的基本单位。每个神经元可以有一或多个树突,可以接受刺激并将兴奋传入细胞体。每个神经元只有一个轴突,可以把兴奋从胞体传送到另一个神经元或其他组织,如肌肉或腺体。正式这样的构造给了科学家灵感,他们从中启发,利用相变材料作为记忆储存来模拟生物大脑存储和处理数据的功能。

据介绍,IBM相变神经元的整个架构包括输入端、神经薄膜、信号发生器和输出端,其中输入端类似生物神经元的树突,神经薄膜类似生物神经元的双分子层,信号发生器类似生物神经元的神经细胞主体,输出端类似生物神经元的轴突。而神经薄膜是整个神经元产生作用的关键物质,它类似生物神经细胞中的液态薄膜,当能量吸收到一定程度时就会产生信号并向外发射。这些信号经过输出端(轴突)传导,然后被其他神经元接收,以此循环形成信息处理过程。

外媒称,人工神经元的信号处理能力已经超过了“香农采样定理”规定的极限。 科学家表示:“这一突破标志着人类在认知计算应用中超密度集成神经形态技术,以及高效节能技术上的发展又向前迈进重要的一步。”

文章链接:

Tomas Tuma et al. “Stochastic phase-change neurons,” Nature Nanotechnology (2016). DOI: 10.1038/nnano.2016.70 

新闻链接:

IBM Scientists Imitate the Functionality of Neurons with a Phase-Change Device

(本文来源:网易科技)

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作者 爱因斯坦

科研工作者

北京航空航天大学

活跃作者
  • 爱因斯坦 科研工作者 北京航空航天大学 博士
  • 金陵 本科生 北京大学 本科
  • 梅西 本科生 北京工业大学 本科


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