麻省理工学院的工程师们设计了一种“芯片上的大脑”，比一片五彩纸屑还小，由数万个被称为忆阻器的人工大脑突触组成——这是一种硅基组件，模仿人类大脑中传递信息的突触。
研究人员借鉴了冶金原理，用银、铜以及硅合金制造了每一个忆阻器。当他们让芯片执行几项视觉任务时，芯片能够“记住”存储的图像，并多次复制它们，与现有的纯合金元素的忆阻器设计相比，其版本更清晰、更清晰。
他们的研究结果于2020年6月8日发表在《科学》杂志上自然纳米技术,演示Nstrate是一种很有前途的新型神经形态器件电忆阻器设计是ba的网卡基于一种新型的电路，它以一种模仿大脑神经结构的方式处理信息。这种以大脑为灵感的电路可以被构建成小型便携设备，并可以进行复杂的计算o的所有任务只有今天的超级计算机才能处理。
一种新的神经形态的“芯片上的大脑”的特写，它包括数万个记忆电阻器，或记忆晶体管。信贷:彭林
“到目前为止，人工突触网络以软件的形式存在。我们正在努力为便携式人工智能系统构建真正的神经网络硬件，”麻省理工学院机械工程副教授Jeehwan Kim说。“想象一下，把一个神经形态的设备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，而无需连接互联网。我们希望使用节能忆阻器在现场实时完成这些任务。”
流浪的离子
记忆电阻器，或记忆晶体管，是神经形态计算的基本元素。在神经形态装置中，忆阻器将充当电路中的晶体管，尽管它的工作原理更类似于大脑突触——两个神经元之间的连接点。突触以离子的形式接收来自一个神经元的信号，并将相应的信号发送给下一个神经元。
公司的晶体管传统的电路是通过在o和o之间进行交换来传输信息的只有两个值，0和1，这样做o只有当它接收到的信号以电流的形式具有特定的强度时。相反，忆阻器会沿着梯度工作，很像大脑中的突触。它产生的信号会根据接收到的信号的强度而变化。这将使一个忆阻器具有多个值，因此可以执行比二元晶体管更广泛的操作范围。
新芯片(左上)上有数万个人造突触，或称“忆阻器”，由银铜合金制成。当每个忆阻器受到与灰度图像中像素和阴影相对应的特定电压的刺激时(在这种情况下，是美国队长的盾牌)，新芯片再现了相同的清晰图像，比用不同材料的忆阻器制造的芯片更可靠。图片来源:研究人员提供
就像大脑突触一样，忆阻器也能够“记住”与给定电流强度相关的值，并在下次接收到类似电流时产生完全相同的信号。这可以确保一个复杂方程的答案，或物体的视觉分类是可靠的——这通常需要多个晶体管和电容。
最终，科学家们设想，忆阻器比传统晶体管需要更少的芯片空间，使功能强大的便携式计算设备不依赖于超级计算机，甚至不连接到互联网。
然而，现有的忆阻器设计在性能上是有限的。一个忆阻器是由一个正极和负极组成，由一个“开关介质”或电极之间的空间隔开。当电压施加到一个电极上时，来自该电极的离子流过介质，形成“co诱导通道”到另一个电极。所接收的离子构成忆阻器通过电路传送的电信号。离子通道的大小(和忆阻器最终产生的信号)应该是成比例的等于刺激电压的强度。
麻省理工学院制造的一种新的“芯片上的大脑”重新处理了一张麻省理工学院基利安法庭的图像，包括对图像进行锐化和模糊处理，比现有的神经形态设计更可靠。图片来源:研究人员提供
Kim说，现有的忆阻器设计在电压刺激大传导通道或离子从一个电极到另一个电极大量流动的情况下工作得很好。但是当记忆电阻需要通过更薄的传导通道产生更微妙的信号时，这些设计就不那么可靠了。
传导通道越薄，离子从一个电极到另一个电极的流动越轻，单个离子就越难聚集在一起。相反，他们倾向于离开团队，在媒体内部解散。因此，当受到一定小范围的电流刺激时，接收电极很难可靠地捕获相同数量的离子，从而传输相同的信号。
借用我tallurgy
Kim和他的同事们通过借鉴冶金学的技术，找到了绕开这一限制的方法。冶金学是一门将金属熔化成合金并研究其综合性能的科学。
金说:“传统上，冶金学家试图在块体基质中加入不同的原子来强化材料，我们想，为什么不调整记忆电阻器中的原子相互作用，并添加一些合金元素来控制介质中离子的运动呢?”
工程师们通常使用银作为忆阻器正极的材料。金的团队查阅了文献，找到了一种可以与银结合的元素，可以有效地将银离子聚集在一起，同时允许它们快速流过另一个电极。
研究小组发现，铜是理想的合金元素，因为它既能与银结合，也能与硅结合。
“它起到了桥梁的作用，并稳定了银硅界面，”Kim说。
为了使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，然后通过沉积少量的铜制造了一个正极，再加上一层银。他们把两个电极夹在非晶硅介质周围。用这种方法，他们在一毫米见方的硅芯片上绘制了数万个忆阻器的图案。
作为芯片的第一次测试，他们重建了美国队长盾牌的灰度图像。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，他们调整每个忆阻器的电导，这是相对于相应像素的颜色的强度。
与其他材料制成的芯片相比，这种芯片产生了同样清晰的盾牌图像，并且能够“记住”图像并多次复制。
该团队还让芯片完成了一项图像处理任务，对忆阻器进行编程，以改变图像，在麻省理工学院的基利安法院，以几种具体的方式，包括锐化和模糊原始图像。再一次，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。
“我们正在使用人造突触来做真正的推断测试，”金说。“我们希望进一步发展这项技术，以拥有更大规模的阵列来完成图像识别任务。有一天，你可能可以随身携带人工大脑来完成这些任务，而不需要连接超级计算机、互联网或云。”
这项研究得到了麻省理工学院研究支持委员会、麻省理工学院- ibm沃森人工智能实验室、三星全球研究实验室和美国国家科学基金会的部分资助。
