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韩研究人员借助视网膜紫外线传感器突破神经形态的界限

2020-02-20
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摘要 韩国首尔国立大学和仁荷大学的研究人员最近开发了一种视网膜激发的光子突触,该突触可能有助于进一步开发感官AI系统。

  近日,韩国首尔国立大学和仁荷大学的研究人员最近开发了一种视网膜激发的光子突触,该突触可能有助于进一步开发感官AI系统。但是,这并不是从人体生理学中汲取灵感的第一个突破。

  在该篇文章中,讨论了扩展“传感器”和“电池”含义的最新研究,了解了一种称为“ AISkin(艾斯金)”的水凝胶物质,该物质在模仿人类皮肤的柔韧性和耐用性的同时,可以充当传感器。另一个实例是“芯片上的器官”或能够重建核心生理功能的芯片。研究人员发现了视网膜激发的光子突触,启动了该项目,以应对软件和硬件中神经网络的缺陷。

  神经形态设计的必要性

  执行神经网络可以在软件或硬件中完成,但每个都有自己的问题。基于软件的神经网络执行系统具有自适应和学习的能力,因为软件本身是可重写的。然而,软件执行往往涉及大量的指令,这大大增加了执行时间。

 

  一级神经处理系统图。图片(修改后)由加利福尼亚理工学院的Carver A. Mead提供

  使用硬件AI加速器可以减少执行时间,但它们也有自己的问题。一般来说,人工智能加速器非常擅长执行带有加权函数的神经网络模式,但不能在硬件层面重新配置。

  这是神经形态设计出现的地方。通过复制神经元在大脑中的工作方式,使神经元能够建立新的联系,系统可以运行一个人工智能系统,并在飞行中改善其行为。包括英特尔在内的主要半导体公司都注意到了这项强大的技术。英特尔已经使用神经形态技术来设计Loihi,这是“具有片上学习功能的多核处理器”功能。

  

  Loihi是一种自学的神经形态研究芯片。图片由英特尔提供

  然而,传统的硅不允许轻易地移除晶体管之间的电气连接。虽然FPGAs可以通过动态改变逻辑块的连接方式来模拟这种行为,但它仍然不能正确地模拟神经元的行为,特别是考虑到执行动态变化所需的支持硬件。

  视网膜紫外线传感器

  首尔国立大学和韩国仁荷大学的研究人员开发了一种基于氮化碳的视网膜紫外传感器,以解决传感器相关人工智能应用中的问题。在他们的研究中,研究人员解释说,根据他们的估计,光敏神经形态电子学是“下一代智能传感器应用的核心技术”。

  研究人员进一步解释说,光敏神经形态电子学“能够有效地复制生物突触的功能(两个神经元之间的相互连接,在学习和记忆中的关键作用),并探测各种外部光信息。”

  据说,由于碳氮化物纳米点(C3N4),该传感器能够选择性地响应紫外光。碳氮化物纳米点被用作晶体管中的浮栅,并表现出类似于眼睛中的神经元的响应。

  

  人造光敏神经形态装置被设计成模仿生物视网膜。图片由首尔国立大学提供

  紫外层对光的敏感波长在100nm到400nm之间,是一个对人体健康有害的紫外波段。类似神经元式传感器背后的理念是,包含传感器的智能系统可以随时适应其环境。

  虽然典型的传感器会记录即时水平,但随着时间的推移,该传感器会将电子存储在其浮栅中,作为一种存储器。因此,晶体管的传导将直接对应于曝光。这是一种简单的数据处理形式,晶体管的输出可以直接耦合到模拟电路,从而消除了对处理器的需求。

  将来会看到这种技术吗?

  首尔国立大学的李泰宇教授解释了相关的应用,“我们可能会在其中看到这项正在发展的技术。这个智能系统平台将广泛适用于能够自动适应不断变化的光剂量环境的先进电子皮肤、能够选择性控制强紫外线透射率的智能窗口,能够探测和阻挡有害紫外线的智能眼镜、智能传感器、软性人形机器人的人工视网膜,以及与生物视神经相容的神经假体。”

  这项新技术的最终目标与博世新推出的虚拟遮阳板类似,后者使用液晶面板、人工智能算法和液晶技术来选择性滤光或遮挡光线,在不妨碍驾驶员视线的情况下遮挡驾驶员的眼睛。

  

  博世的虚拟遮阳板采用LCD面板,人工智能算法和液晶技术。图片由博世提供

  神经形态系统可以被认为是模拟电路,其特性随环境的变化而变化。诸如忆阻器之类的组件将成为神经形态电路的关键,因为无需处理器即可更改其特性。

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