“复制粘贴”人类大脑到 3D 芯片网络?三星哈佛强强联手中!

本文主要是介绍“复制粘贴”人类大脑到 3D 芯片网络?三星哈佛强强联手中!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

“复制粘贴”在计算机的日常使用中并不罕见,只是如今这一方法甚至渗透到了开发类脑芯片的过程中,着实让人诧异。

日前,三星于官网博客上分享了一个最新的见解,即借用现有的大脑结构,来开发类似大脑的神经形态芯片。

根据博文透露的消息,此番是由科技巨头三星的顶尖工程师和哈佛大学的资深学者以产学研为基础共同组建的研究团队,该团队在 Nature Electronics 期刊上发表了一篇题为《Neuromorphic electronics based on copying and pasting the brain》(https://www.nature.com/articles/s41928-021-00646-1)的前瞻性论文,向众人揭晓了这一黑科技方法论。

本论文的作者包括三星高等技术学院(SAIT)研究员、哈佛大学教授 Donhee Ham,哈佛大学教授 Hongkun Park,三星 SDS 总裁兼首席执行官、前 SAIT 负责人 Sungwoo Hwang,以及三星高级技术学院(SAIT)副董事长兼首席执行官 Kinam Kim 为论文的共同通讯作者(指稿件所涉及研究工作的负责人)。

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从左到右依次为:Donhee Ham、Hongkun Park、Sungwoo Hwang、Kinam Kim 图源:三星博客官网

「复制」、「粘贴」人类大脑

在论文中,作者对于类脑芯片的开发提出了两大愿景:「复制」与「粘贴」。

想要逐渐实现这一愿景,首先值得一提的是,Ham 博士和 Park 博士在研究过程中还开发了一种突破性的技术即纳米电极阵列。该阵列可以有效进入大量的神经元,用以记录神经元连接的位置和连接的强度。因此,通过依赖该纳米电极阵列可复制大脑神经元路线图,继而将该图粘贴到固态存储芯片的高密度 3D 网络上,这里无论是现成的闪存还是像电阻式 RRAM 这样的尖端存储器上都是可行的。

与此同时,通过这样复制、粘贴的方法,作者们还设想创建一种接近大脑独特计算特征的存储芯片,该芯片具有低能耗、快速学习、环境适应性,以及拥有自动化和认知能力等特性,不过,遗憾的是,当前的技术发展无法满足与实现这些功能。

回归神经形态最初目标

三星表示,这篇论文提出了回归大脑逆向工程最初的神经形态目标的方法。

人类的大脑由大量的神经元组成,而神经元之间有着复杂的网络连接,这些网络负责大脑的各项功能。因此,如果要对人类进行逆向工程研究,那么弄清楚大脑中神经元网络的连接是关键。

此前并不是没有研究者对这种方式进行过研究,早在 1980 年代,神经形态工程技术诞生之际,其最初的目标就是在硅芯片上模拟神经元网络的这种结构和功能。但是种种验证表明整个过程非常困难,人们对复杂神经元的连接方式知之甚少,直到现在也无法弄清有多少神经元连接以此实现大脑复杂的高级功能。

后来,神经形态工程的最初目标化繁为简,以开发设计一个受大脑“启发”的芯片为目标,而不是一味地追寻用硅芯片完全模拟人类大脑。

时下,三星工程师和哈佛大学教授们希望回归最初神经形态学的目标。不过有所不同的是,也正如上文所述,此次他们希望通过使用先进的神经科学工具即纳米电极阵列可以进入到大量的神经元中,因此可以高灵敏度地记录记录电流信号。这些大量的细胞并行记录系统可以为神经元网络路线图提供有效信息。基于这些数据,工程师们也可以提取或者复制神经元路线图。

机遇与挑战

通过这样的方法,可以将其作为人工智能系统的“捷径”,这些系统行为方式类似于真正的大脑,包括学习各种新概念和拥有适应不断变化的环境的灵活性。研究人员称,基于此,你甚至可能会看到具有真正认知能力的全自动机器。

不过,从论文方法的提出到实践落地,势必会有很大的挑战,复杂性便是其一。对此,该博客指出,“人脑大约有 1000 亿个神经元,每个神经元通过数千甚至上万个神经突触和其他神经元相连接,总突触超过一百万亿,因此,一个理想的神经形态芯片需要大约 100 万亿左右的记忆单元。”

毫无疑问,这对于全球任何一家公司都是一项艰巨的挑战,对此,Ham 博士表示,“这是一个雄心勃勃的愿景,但是朝着这个目标努力也将推近机器智能、神经科学和半导体技术的边界。”我们也将拭目以待。

参考:https://news.samsung.com/global/samsung-electronics-puts-forward-a-vision-to-copy-and-paste-the-brain-on-neuromorphic-chips

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