DeepTech深科技清华团队提出新型脑机接口，功效提升400多倍
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现有大多数脑机接口的信号处理模块采用的是传统的冯 · 诺伊曼结构 。 处理信号的过程中 ， 需要将模拟神经信号转换成数字信号 ， 之后再进行处理 。 这种信号处理方式与大脑的工作方式不同 ， 转换和压缩会造成大功耗和信号延迟 ， 还会导致信息丢失、难处理并行计算 ， 从而降低信号处理的准确性 。
现在 ， 科学家开始尝试仿生设计 ， 以更好地处理大容量的神经模拟信号 。
清华大学微纳电子系、未来芯片技术高精尖创新中心的钱鹤、吴华强教授团队与医学院洪波教授团队最近实现了一种新方案——基于记忆电阻器的神经信号分析系统 。 相关成果于 8 月 25 日发表在Nature Communication上 。
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图 | 利用忆阻器阵列进行神经信号分析 ， 实现高效的脑机接口 (来源：Nature Communications)
【DeepTech深科技清华团队提出新型脑机接口，功效提升400多倍】这是钱鹤和吴化强团队关于忆阻器应用的新成果 。 此前在今年 2 月份 ， 其团队研制了基于多个忆阻器阵列的存算一体系统 ， 在该系统上高效运行了卷积神经网络算法 ， 成功验证了图像识别功能 。 相关成果在《自然》上在线发表 。
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图 | 全硬件实现的忆阻器卷积神经网络（来源：Nature )
吴华强教授表示 ， 忆阻器是一种新型信息处理器件 ， 其工作机理与人脑中的神经突触、神经元等具有一定的相似性 ， 基于忆阻器（Memristor）的神经形态计算可以突破传统计算架构 ， 在实现高并行度的同时显著降低功耗 。
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图 | 基于忆阻器的新型脑机接口（来源：论文）
忆阻器（Memristor) ， 即记忆电阻器 ， 其命名由 Memory（记忆）和 Resistor（电阻）合成 。 1971 年 ， 加州大学伯克利分校教授蔡少棠根据电子学理论预言 ， 存在继电阻、电容、电感之后的第四种电路基本元件 ， 这种基本原件能够表示磁通与电荷之间的关系 。
2008 年 ， 惠普公司以两层二氧化钛薄膜制作出了忆阻器元件 ， 当电流通过时 ， 电阻会随之发生改变 。 电流停止后 ， 电阻会停留在此前的值 ， 直到接收到反向的电流电阻值才会被重写 。 这种对电流状态变化的捕捉 ， 与大脑突触的可塑性具有相似性 ， 并且两者都是通过离子运动实现的 。
忆阻器的特性让其能直接处理模拟信号 ， 通过忆阻器的阵列 ， 能够进一步实现信号的并行处理 ， 这也是大脑的关键特征之一 。
吴华强教授表示 ， 此次是微电子和医学领域的交叉研究与合作 ， 为脑机接口技术带来了更多的可能性 。
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