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“微型化”是科技便利生活的主要一环。
试想，有一天，我们可以把弘大的超级打算机不断缩小，直到可以把它们装入口袋；我们可以随身携带微型人工智能大脑，它们乃至可以在没有超级打算机、互联网或云打算的情形下运行，在它们微不足道的身体里运行着弘大的算法。

而这已不单单是触不可及的抱负。

近日，麻省理工学院（MIT）的工程师们设计了一种“大脑芯片”，让我们向那种未来又迈进了一步。
研究职员所用的芯片物理体积比一片纸屑还要小，但却被工程师们放置了成千上万个“人工大脑突触”，这种被称为“忆阻器”的硅基元件，能够模拟人类大脑中信息通报的突触构造。

这一最新研究成果揭橥在近日的《自然纳米技能》杂志上。

研究展示了一种很有出息的新型神经形态器件忆阻器设计——基于一种新型电路的电子器件，这种电路以模拟大脑神经构造的办法处理信息。
这种受大脑启示的电路可以被植入小型便携式设备中，实行只有本日的超级打算性能力处理的繁芜打算任务。

与其他现有版本的人工大脑突触比较，这种突触的性能有所改进，而且可以在一个芯片上进行组合。
研究职员表示，这一结果有望帮助开拓出能够在本地处理繁芜人工智能打算的设备，同时保持体积小、节能，而且不须要连接到数据中央。

大脑芯片：小型便携，堪比超算

在这项最新研究中，MIT 工程师们冲破用银作为仿照大脑突触材料的传统，改为采取铜银合金布局忆阻器。
改造后的新型忆阻器拥有更强的性能，能够影象并重现美国队长盾牌的灰色图像，并通过锐化和模糊可靠地改变麻省理工学院基利安法院的图像。

研究团队表示，他们创造用银、铜和硅的合金制造忆阻器，能够制造出一种毫米见方的硅芯片，上面有成千上万个忆阻器。
而且研究创造，这种芯片能够有效地“记住”并重复回顾非常详细的图像，与之前涌现的其他类型的仿照大脑回路比较，“记住”的图像更加清晰和详细。

虽然这些测试看起来并没有什么技能含量，但该团队相信，他们这样的芯片设计是推动小型便携式人工智能设备发展主要一步，并有望实行现在只有超级打算性能力做到的更为繁芜的打算任务。

团队的终极目标是利用微型技能重修大型、繁芜的人工神经网络。
麻省理工学院机器工程副教授 Jeehwan Kim 表示：“到目前为止，人工突触网络因此软件的形式存在的。
我们正试图为便携式人工智能系统构建真正的神经网络硬件”。

这些神经网络目前基于须要大量 GPU 打算能力才能运行的软件，但如果将他们转化成专用硬件，这些微型芯片就可以安装在小型设备上，包括手机或相机，带来令人瞩目的技能改造。

“想象一下，将一个神经形态装置连接到你车上的摄像头上，让它识别灯光和物体并立即做出决定，而不须要连接到互联网。
”

当然，麻省理工学院并不是研发神经形态芯片的唯一机构。
苹果、谷歌、微软和英特尔公司都有各自版本的机器学习硬件。
英特尔的 Lohi 芯片用 1024 个人造神经元仿照大脑。

人工大脑突触

忆阻器，也称影象晶体管，是神经形态打算的基本元素。
在神经形态器件中，忆阻器的事情办法更类似于大脑突触——两个神经元的连接点。
大脑突触能够从一个神经元吸收到离子形式的旗子暗记，然后向下一个神经元发送相应的旗子暗记。

传统电路中的晶体管，只能在两种状态(0 或 1)之间切换来传输信息，并且只有当它吸收到的电流旗子暗记具有一定强度时才这样做，这是当代打算机的根本。

与之不同的是，影象元件可以供应一个梯度值，这就更像人的大脑的原始雏形。
它产生的旗子暗记会根据它吸收到的旗子暗记的强度而变革。
这也就意味着单个忆阻用具有多个值，因此比二元晶体管实行范围更广的操作。

并且，和大脑突触一样，忆阻器也能够“记住”与给定电流强度干系的值，并不才一次吸收到类似电流时产生完备相同的旗子暗记。
这可以担保一个在繁芜方程打算中得出准确无误的答案，或者拥有可靠的物体的视觉分类——常日，这须要多个晶体管和电容器才能实现。

然而，现有的忆阻器设计在性能上是有限的。
一个单忆阻器由一个正电极和一个负电极组成，正负电极再由一个“开关介质”或电极之间的空间隔开。
当一个电极被施加电压时，离子从该电极流过介质，形成一个“传导通道”到另一个电极。
吸收到的离子构成了影象电阻器通过电路传输的电旗子暗记。
离子通道的大小(以及忆阻器终极产生的旗子暗记)应与刺激电压的强度成正比。

传导通道越薄，从一个电极到另一个电极的离子流动越轻，单个离子就越难保持在一起，而方向于分离开来。
因此，在一定的小范围电流刺激下，吸收电极很难可靠地捕获相同数量的离子，从而传输相同的旗子暗记。

Kim 也表示，现有的忆阻器设计在电压刺激一个大的传导通道或者从一个电极到另一个电极的大量离子流动的情形下可以顺利完成事情。
但是，当忆阻器须要通过更薄的传导通道产生更奇妙的旗子暗记时，这些忆阻器就有点力不从心了。

利用“冶金”铸造新材料

工程师常日利用银作为忆阻器正极的材料。
Kim 说:“传统上，冶金学家试图在大块基质中加入不同的原子来强化材料，我们想，为什么不调度忆阻器中的原子相互浸染，加入一些合金元向来掌握介质中离子的运动。
”

于是，研究职员在这里借用了冶金学的一个观点：当冶金学家想改变一种金属的性能时，他们把它与另一种具有所需性能的金属结合，制造出一种合金。

研究小组查阅文献，探求一种可以与忆阻器正电极的银结合的材料，从而使其能够更稳定可靠地沿着非常薄的传导通道通报离子，使银离子快速流经另一个电极。

研究小组将目光锁定在铜上，由于铜能与银和硅很好地结合。
Kim 说:“它起到了桥梁的浸染，稳定了银硅界面。
”

为了用他们的新合金制造忆阻器，研究小组首先用硅制造了一个负极，然后通过沉积少量铜制造了一个正极，接着是一层银，再把两个电极夹在非晶硅介质的周围。
就这样，他们用成千上万的忆阻器制成了一毫米见方的硅芯片。

在芯片的第一次测试中，他们重现了美国队长盾的灰色图像。
他们将图像中的每个像素等同于芯片中相应的忆阻器。
然后，他们调度了每个影象电阻的电导，这些电导的强度与相应像素的颜色有关。
实验创造，与其他材料制成的芯片比较，该芯片能产生同样清晰的盾牌图像，并能“记住”图像，多次复制。

研究小组还对芯片进行了图像处理，对影象电阻进行编程来改变图像。
在给出的案例中，研究职员采取了几种特定的办法，包括锐化和模糊原始图像。
同样，他们的设计比现有的忆阻器设计更可靠地产生了重新编程的图像。

“我们正在利用人工突触来做真正的推理测试”，Kim 表示：“我们希望进一步发展这项技能，使其拥有更大规模的阵列来完成图像识别任务。
有一天，你就可以携带人工大脑来完成这些任务，而不须要连接到超级打算机、互联网或云端。
”

资料来源：

MIT fit tens of thousands of artificial brain synapses on a single chip. (n.d.). Engadget. Retrieved June 11, 2020, from https://www.engadget.com/mit-brain-on-a-chip-silver-copper-memristors-183405642.html

Engineers put tens of thousands of artificial brain synapses on a single chip. (n.d.). MIT News. Retrieved June 11, 2020, from http://news.mit.edu/2020/thousands-artificial-brain-synapses-single-chip-0608

MIT’s tiny artificial brain chip could bring supercomputer smarts to mobile devices. (n.d.). TechCrunch. Retrieved June 11, 2020, from https://social.techcrunch.com/2020/06/08/mits-tiny-artificial-brain-chip-could-bring-supercomputer-smarts-to-mobile-devices/