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                  使用skyrmions为神经形态计算创建人工突触

                  • 科技
                  • 2020-04-06 13:35:31

                  Skyrmions是2009年首次在实际材料中发现的超稳定原子物体,最近也发现它们也存在于室温下。 这些独特的物体具有许多可取的特性,包括极小的阈值电压、纳米级尺寸和易于电气操作。

                  虽然这些特性可能有利于创造广泛的电子产品,但到目前为止,使用skyrmions开发功能性的全电设备已经证明是非常具有挑战性的。 skyrmions的一个可能的应用是在神经形态计算中,这需要创建类似于人脑中观察到的人工结构。

                  考虑到这一点,韩国科学技术研究所(KIST)的研究人员最近研究了使用skyrmions复制在人脑中观察到的机制的可能性。 他们发表在“自然电子”杂志上的论文表明,这些超稳定的原子结构可以用来模拟生物突触的一些行为,这些突触是神经元之间的连接,通过神经冲动传递到人脑的不同部位。

                  研究人员Seonghoon Woo在接受Tech Xplore的采访时说:“自从他们被发现以来,已经有一些关于skyrmions的电气操作的演示,这表明它们可以用来制造一个功能齐全的设备。” 同时,我们经历了神经形态计算研究的增加,这表明一种名为“记忆器”的模拟记忆装置可以被用来显著提高计算效率。 由于使用现有模拟存储器的其他技术仍处于早期发展阶段,我们认为基于skyrmion的记忆器可能是一种解决方案,因为它们的理想特性。

                  大脑中的神经元通过神经递质在突触之间进行通讯,这种化学物质将神经信息从一个细胞传递到另一个细胞。 在研究人员创造的人工突触中,每个个体的天空都充当神经递质。

                  通过使用最小电功率控制系统中的skyrmions数量,研究人员能够模拟生物突触中观察到的两种机制,即它们的增强和抑郁行为,这些机制是由神经递质重量的变化触发的。 这些行为是通过激发skyrmions的积累和耗散来复制的,从而导致系统的重量和记忆的变化。

                  Woo说:“在我们的研究中,我们明确地比较了基于skyrmion的突触和其他基于非易失性存储器的更成熟的技术,如相变存储器或电阻存储器。” “虽然初步的,我们的研究表明,一个基于天空的设计可以有优势的重要指标,包括耐力,线性和设备到设备的可变性,这是一个关键的瓶颈,在PRAM或RRAM的设计。”

                  到目前为止,Woo和他的同事在一系列模拟中,在芯片级测试了他们的人工突触的性能。 他们发现他们表现得非常好,特别是在模式识别任务上。

                  “考虑到目前大多数基于记忆器的神经形态计算的研究都是基于PRAM或RRAM,我认为我们的研究最有意义的成就是我们展示了一种基于自旋结构的神经形态计算工具的新方法,”Woo说。

                  在一些模式识别任务中,Woo和他的同事创建的人工突触达到了与其他最先进的计算工具相当的精度。 在未来,这些结构可以开发新型的高性能人工神经网络(ANN)。

                  Woo补充道:“Skyrmions的许多优点之一是,它们可以在理想的材料中有一个非常小的尺寸尺度-下降到一个纳米尺度-和能量尺度。” “这种特性很快就会大大降低神经形态计算应用的操作能量。”


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