清華微電子所錢(qián)鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)合作發(fā)表新型類(lèi)腦器件研究長(zhǎng)篇綜述文章

清華新聞網(wǎng)10月9日電 9月24日，清華大學(xué)微電子所錢(qián)鶴、吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)與合作者在國(guó)際材料與器件領(lǐng)域知名學(xué)術(shù)期刊《先進(jìn)材料》（Advanced Materials）上在線(xiàn)發(fā)表長(zhǎng)篇綜述文章《用新型類(lèi)腦器件連接生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：原理，進(jìn)展與挑戰(zhàn)》（Bridging Biological and Artificial Neural Networks with Emerging Neuromorphic Devices: Fundamentals, Progress, and Challenges），系統(tǒng)評(píng)述了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系與差異，詳細(xì)比較了它們中重要的基本單元和相關(guān)功能，并回顧了采用新器件來(lái)實(shí)現(xiàn)類(lèi)腦計(jì)算方面的最新進(jìn)展。在此基礎(chǔ)上，該文章對(duì)未來(lái)類(lèi)腦計(jì)算與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的機(jī)遇與挑戰(zhàn)進(jìn)行了展望。

人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的迅速發(fā)展對(duì)芯片的算力和能效提出了越來(lái)越高的要求，類(lèi)腦計(jì)算被普遍認(rèn)為是一種可以實(shí)現(xiàn)高算力、低功耗的全新計(jì)算范式，有望突破傳統(tǒng)“馮·諾伊曼”架構(gòu)瓶頸。近年來(lái)，憶阻器、相變存儲(chǔ)器等新型非易失性存儲(chǔ)器因在類(lèi)腦計(jì)算領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用潛力而受到廣泛關(guān)注。

該文章從工作機(jī)理和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等層面深入比較了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，詳細(xì)分析了突觸與神經(jīng)元及其上的離子通道的結(jié)構(gòu)和功能，細(xì)致探討了突觸可塑性（synaptic plasticity）、本征可塑性（intrinsic plasticity）等各類(lèi)神經(jīng)可塑性，深入闡述了生物神經(jīng)系統(tǒng)里經(jīng)典的學(xué)習(xí)規(guī)則和記憶理論，包括廣泛應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的赫布學(xué)習(xí)（Hebbian learning）與脈沖時(shí)間相關(guān)的可塑性（spike-timing-dependent plasticity）等模型。該文章還詳細(xì)評(píng)述了憶阻器、相變存儲(chǔ)器、電化學(xué)存儲(chǔ)器、鐵電晶體管等八種常見(jiàn)的類(lèi)腦計(jì)算器件的結(jié)構(gòu)與仿生功能，總結(jié)了各類(lèi)器件的速度、功耗、線(xiàn)性度、對(duì)稱(chēng)性等關(guān)鍵性能與研究現(xiàn)狀。 

生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（大腦）與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（芯片）的聯(lián)系與比較

基于憶阻器等新型存儲(chǔ)器陣列的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)與算法也是近幾年類(lèi)腦計(jì)算領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，文章詳細(xì)評(píng)述了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)（one-shot/few-shot learning）、儲(chǔ)備池計(jì)算（reservoir computing）等方法以及利用新型存儲(chǔ)器來(lái)實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)。文章最后指出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜度、多樣性等方面與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的差距，分析和展望了未來(lái)類(lèi)腦計(jì)算與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。 

基于新型存儲(chǔ)器的各類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)與算法

錢(qián)鶴、吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)致力于新型存儲(chǔ)器與類(lèi)腦計(jì)算研究，近五年圍繞憶阻器性能優(yōu)化、陣列集成、模型模擬、架構(gòu)設(shè)計(jì)、芯片研制等方面取得了一系列創(chuàng)新成果，相繼在《自然-通訊》（Nature Communications）、《自然-電子》（Nature Electronics）、《先進(jìn)材料》（Advanced Materials）、《電子器件快報(bào)》（IEEE EDL）和國(guó)際電子器件會(huì)議（IEDM）、超大規(guī)模集成電路國(guó)際研討會(huì)（VLSI）、國(guó)際固態(tài)半導(dǎo)體電路大會(huì)（ISSCC）等頂級(jí)期刊和國(guó)際會(huì)議上發(fā)表多篇高水平論文。

清華大學(xué)微電子所唐建石助理教授、微電子所博士后袁方博士、醫(yī)學(xué)院2017級(jí)博士生沈新科是論文的共同第一作者，微電子所吳華強(qiáng)教授是共同通訊作者。此外，清華大學(xué)微電子所錢(qián)鶴教授、高濱副教授，醫(yī)學(xué)院及腦與智能實(shí)驗(yàn)室宋森研究員等為論文的共同作者。該研究與美國(guó)麻省大學(xué)、中國(guó)科技大學(xué)合作完成，得到了國(guó)家自然科學(xué)基金委重點(diǎn)項(xiàng)目與面上項(xiàng)目、科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等項(xiàng)目的支持。

文章鏈接：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.201902761

供稿：微電子學(xué)研究所

編輯：李華山 宋亮

審核：周襄楠