“微型化”是科技便利生活的重要一環(huán)。試想，有一天，我們可以把龐大的超級(jí)計(jì)算機(jī)不斷縮小，直到可以把它們裝進(jìn)口袋；我們可以隨身攜帶微型人工智能大腦，它們甚至可以在沒有超級(jí)計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)或云計(jì)算的情況下運(yùn)行，在它們微不足道的身體里運(yùn)行著龐大的算法。
而這已不單單是觸不可及的幻想。
近日，麻省理工學(xué)院（MIT）的工程師們?cè)O(shè)計(jì)了一種“大腦芯片”，讓我們向那種未來又邁進(jìn)了一步。研究人員所用的芯片物理體積比一片紙屑還要小，但卻被工程師們放置了成千上萬個(gè)“人工大腦突觸”，這種被稱為“憶阻器”的硅基元件，能夠模仿人類大腦中信息傳遞的突觸結(jié)構(gòu)。這一最新研究成果發(fā)表在近日的《自然納米技術(shù)》雜志上。
研究展示了一種很有前途的新型神經(jīng)形態(tài)器件憶阻器設(shè)計(jì)——基于一種新型電路的電子器件，這種電路以模仿大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的方式處理信息。這種受大腦啟發(fā)的電路可以被植入小型便攜式設(shè)備中，執(zhí)行只有今天的超級(jí)計(jì)算機(jī)才能處理的復(fù)雜計(jì)算任務(wù)。
與其他現(xiàn)有版本的人工大腦突觸相比，這種突觸的性能有所改善，而且可以在一個(gè)芯片上進(jìn)行組合。研究人員表示，這一結(jié)果有望幫助開發(fā)出能夠在本地處理復(fù)雜人工智能計(jì)算的設(shè)備，同時(shí)保持體積小、節(jié)能，而且不需要連接到數(shù)據(jù)中心。
在這項(xiàng)最新研究中，MIT 工程師們打破用銀作為模擬大腦突觸材料的傳統(tǒng)，改為采用銅銀合金構(gòu)造憶阻器。改造后的新型憶阻器擁有更強(qiáng)的性能，能夠記憶并重現(xiàn)美國(guó)隊(duì)長(zhǎng)盾牌的灰色圖像，并通過銳化和模糊可靠地改變麻省理工學(xué)院基利安法院的圖像。
研究團(tuán)隊(duì)表示，他們發(fā)現(xiàn)用銀、銅和硅的合金制造憶阻器，能夠制造出一種毫米見方的硅芯片，上面有成千上萬個(gè)憶阻器。而且研究發(fā)現(xiàn)，這種芯片能夠有效地“記住”并重復(fù)回憶非常詳細(xì)的圖像，與之前出現(xiàn)的其他類型的模擬大腦回路相比，“記住”的圖像更加清晰和詳細(xì)。
雖然這些測(cè)試看起來并沒有什么技術(shù)含量，但該團(tuán)隊(duì)相信，他們這樣的芯片設(shè)計(jì)是推動(dòng)小型便攜式人工智能設(shè)備發(fā)展重要一步，并有望執(zhí)行現(xiàn)在只有超級(jí)計(jì)算機(jī)才能做到的更為復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。
團(tuán)隊(duì)的最終目標(biāo)是利用微型技術(shù)重建大型、復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。麻省理工學(xué)院機(jī)械工程副教授 Jeehwan Kim 表示：“到目前為止，人工突觸網(wǎng)絡(luò)是以軟件的形式存在的。我們正試圖為便攜式人工智能系統(tǒng)構(gòu)建真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”。
這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前基于需要大量 GPU 計(jì)算能力才能運(yùn)行的軟件，但如果將他們轉(zhuǎn)化成專用硬件，這些微型芯片就可以安裝在小型設(shè)備上，包括手機(jī)或相機(jī)，帶來令人矚目的技術(shù)革新。
“想象一下，將一個(gè)神經(jīng)形態(tài)裝置連接到你車上的攝像頭上，讓它識(shí)別燈光和物體并立即做出決定，而不需要連接到互聯(lián)網(wǎng)?！?br>
當(dāng)然，麻省理工學(xué)院并不是研發(fā)神經(jīng)形態(tài)芯片的唯一機(jī)構(gòu)。蘋果、谷歌、微軟和英特爾公司都有各自版本的機(jī)器學(xué)習(xí)硬件。英特爾的 Lohi 芯片用 1024 個(gè)人造神經(jīng)元模擬大腦。憶阻器，也稱記憶晶體管，是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的基本元素。在神經(jīng)形態(tài)器件中，憶阻器的工作方式更類似于大腦突觸——兩個(gè)神經(jīng)元的連接點(diǎn)。大腦突觸能夠從一個(gè)神經(jīng)元接收到離子形式的信號(hào)，然后向下一個(gè)神經(jīng)元發(fā)送相應(yīng)的信號(hào)。
傳統(tǒng)電路中的晶體管，只能在兩種狀態(tài)(0 或 1)之間切換來傳輸信息，并且只有當(dāng)它接收到的電流信號(hào)具有一定強(qiáng)度時(shí)才這樣做，這是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)。
與之不同的是，記憶元件可以提供一個(gè)梯度值，這就更像人的大腦的原始雛形。它產(chǎn)生的信號(hào)會(huì)根據(jù)它接收到的信號(hào)的強(qiáng)度而變化。這也就意味著單個(gè)憶阻器具有多個(gè)值，因此比二元晶體管執(zhí)行范圍更廣的操作。
并且，和大腦突觸一樣，憶阻器也能夠“記住”與給定電流強(qiáng)度相關(guān)的值，并在下一次接收到類似電流時(shí)產(chǎn)生完全相同的信號(hào)。這可以保證一個(gè)在復(fù)雜方程計(jì)算中得出準(zhǔn)確無誤的答案，或者擁有可靠的物體的視覺分類——通常，這需要多個(gè)晶體管和電容器才能實(shí)現(xiàn)。
然而，現(xiàn)有的憶阻器設(shè)計(jì)在性能上是有限的。一個(gè)單憶阻器由一個(gè)正電極和一個(gè)負(fù)電極組成，正負(fù)電極再由一個(gè)“開關(guān)介質(zhì)”或電極之間的空間隔開。當(dāng)一個(gè)電極被施加電壓時(shí)，離子從該電極流過介質(zhì)，形成一個(gè)“傳導(dǎo)通道”到另一個(gè)電極。接收到的離子構(gòu)成了記憶電阻器通過電路傳輸?shù)碾娦盘?hào)。離子通道的大小(以及憶阻器最終產(chǎn)生的信號(hào))應(yīng)與刺激電壓的強(qiáng)度成正比。
傳導(dǎo)通道越薄，從一個(gè)電極到另一個(gè)電極的離子流動(dòng)越輕，單個(gè)離子就越難保持在一起，而傾向于分離開來。因此，在一定的小范圍電流刺激下，接收電極很難可靠地捕獲相同數(shù)量的離子，從而傳輸相同的信號(hào)。
Kim 也表示，現(xiàn)有的憶阻器設(shè)計(jì)在電壓刺激一個(gè)大的傳導(dǎo)通道或者從一個(gè)電極到另一個(gè)電極的大量離子流動(dòng)的情況下可以順利完成工作。但是，當(dāng)憶阻器需要通過更薄的傳導(dǎo)通道產(chǎn)生更微妙的信號(hào)時(shí)，這些憶阻器就有點(diǎn)力不從心了。
工程師通常使用銀作為憶阻器正極的材料。Kim 說:“傳統(tǒng)上，冶金學(xué)家試圖在大塊基質(zhì)中加入不同的原子來強(qiáng)化材料，我們想，為什么不調(diào)整憶阻器中的原子相互作用，加入一些合金元素來控制介質(zhì)中離子的運(yùn)動(dòng)。”
于是，研究人員在這里借用了冶金學(xué)的一個(gè)概念：當(dāng)冶金學(xué)家想改變一種金屬的性能時(shí)，他們把它與另一種具有所需性能的金屬結(jié)合，制造出一種合金。
研究小組查閱文獻(xiàn)，尋找一種可以與憶阻器正電極的銀結(jié)合的材料，從而使其能夠更穩(wěn)定可靠地沿著非常薄的傳導(dǎo)通道傳遞離子，使銀離子快速流經(jīng)另一個(gè)電極。
研究小組將目光鎖定在銅上，因?yàn)殂~能與銀和硅很好地結(jié)合。Kim 說:“它起到了橋梁的作用，穩(wěn)定了銀硅界面?！?br>
為了用他們的新合金制造憶阻器，研究小組首先用硅制造了一個(gè)負(fù)極，然后通過沉積少量銅制造了一個(gè)正極，接著是一層銀，再把兩個(gè)電極夾在非晶硅介質(zhì)的周圍。就這樣，他們用成千上萬的憶阻器制成了一毫米見方的硅芯片。
在芯片的第一次測(cè)試中，他們重現(xiàn)了美國(guó)隊(duì)長(zhǎng)盾的灰色圖像。他們將圖像中的每個(gè)像素等同于芯片中相應(yīng)的憶阻器。然后，他們調(diào)整了每個(gè)記憶電阻的電導(dǎo)，這些電導(dǎo)的強(qiáng)度與相應(yīng)像素的顏色有關(guān)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，與其他材料制成的芯片相比，該芯片能產(chǎn)生同樣清晰的盾牌圖像，并能“記住”圖像，多次復(fù)制。
研究小組還對(duì)芯片進(jìn)行了圖像處理，對(duì)記憶電阻進(jìn)行編程來改變圖像。在給出的案例中，研究人員采用了幾種特定的方式，包括銳化和模糊原始圖像。同樣，他們的設(shè)計(jì)比現(xiàn)有的憶阻器設(shè)計(jì)更可靠地產(chǎn)生了重新編程的圖像。
“我們正在使用人工突觸來做真正的推理測(cè)試”，Kim 表示：“我們希望進(jìn)一步發(fā)展這項(xiàng)技術(shù)，使其擁有更大規(guī)模的陣列來完成圖像識(shí)別任務(wù)。有一天，你就可以攜帶人工大腦來完成這些任務(wù)，而不需要連接到超級(jí)計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)或云端。”
資料來源：
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/
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