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來自英國牛津大學(xué)、IBM歐洲研究所和美國得克薩斯大學(xué)的一個(gè)科研團(tuán)隊(duì)宣布了一項(xiàng)重要成就：他們通過堆疊二維(2D)材料，開發(fā)出一種厚度僅幾個(gè)原子大小的人工神經(jīng)元，其能夠處理光和電信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，有望用于下一代人工智能計(jì)算，也有助科學(xué)家更好地模擬和理解人腦。相關(guān)研究成果刊載于最新一期《自然·納米技術(shù)》雜志。

幾十年來，科學(xué)家們一直在研究如何重建生物神經(jīng)元的計(jì)算能力，以開發(fā)更快、更節(jié)能的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。一種很有前途的方法是使用憶阻器，但使用憶阻器復(fù)制生物神經(jīng)元和大腦面臨一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)：難以整合前饋和反饋神經(jīng)元信號(hào)，而前饋和反饋機(jī)制鞏固了人類利用獎(jiǎng)勵(lì)和錯(cuò)誤來學(xué)習(xí)復(fù)雜任務(wù)的能力。

在最新研究中，科學(xué)家們擴(kuò)展了電子憶阻器的功能，使其既能響應(yīng)光信號(hào)，又能響應(yīng)電信號(hào)，如此一來，前饋和反饋路徑可同時(shí)存在于一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中。最新研究創(chuàng)建出性能優(yōu)異的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：具有解決機(jī)器學(xué)習(xí)中復(fù)雜問題潛力的計(jì)算學(xué)習(xí)程序。

研究團(tuán)隊(duì)解釋說，二維材料只由幾層原子組成，這種精細(xì)的尺度賦予其多種奇異的特性，可根據(jù)材料的分層方式對(duì)這些特性進(jìn)行微調(diào)。他們堆疊石墨烯、二硫化鉬和二硫化鎢3種2D材料，制造出一種設(shè)備，可根據(jù)照射在其上的功率和光/電的持續(xù)時(shí)間，顯示出其電導(dǎo)率的變化。與數(shù)字存儲(chǔ)設(shè)備不同，這些設(shè)備是模擬的，其操作方式與人腦中的突觸和神經(jīng)元類似，可進(jìn)行計(jì)算。

研究論文首席作者、IBM歐洲研究中心科學(xué)家加齊·薩爾瓦特·賽義德博士說，隨著人工智能應(yīng)用的發(fā)展呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，所需的計(jì)算能力已超過基于傳統(tǒng)處理器的新硬件，迫切需要研究新技術(shù)，他們的方法有望在人工智能計(jì)算領(lǐng)域“大顯身手”。此外，這一研究也證明，神經(jīng)形態(tài)工程和算法領(lǐng)域的重要進(jìn)步，有助科學(xué)家們更好地模擬和理解大腦。

總編輯圈點(diǎn)：

人工神經(jīng)元是當(dāng)下的熱門概念，它是人腦神經(jīng)元的某種抽象、簡(jiǎn)化和模擬。人類大腦內(nèi)有百億個(gè)神經(jīng)元，處理問題不僅迅速，耗能還低，讓電子計(jì)算機(jī)好不“羨慕”。開發(fā)人工神經(jīng)元，需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算科學(xué)還有芯片等各個(gè)領(lǐng)域的跨界融合。這次，科研人員用了3種2D材料制備出了薄如原子的人工神經(jīng)元，它能學(xué)習(xí)和處理更加復(fù)雜的任務(wù)。人工智能的發(fā)展對(duì)計(jì)算能力提出了越來越高的要求，只有開發(fā)出革命性硬件，才能適應(yīng)未來算力爆炸時(shí)代的要求。

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