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忆阻器类脑芯片与人工智能( 八 )


2.光子类脑芯片与人工智能
由氮化硅波导加相变材料的方式模拟生物突触 ， 实现对信号的加权和延时 ， 在此基础上结合探测器和调制器等光电子器件依次实现对加权信号的求和积分以及非线性过程 ， 从而真正地实现单个人工神经元 ， 实现生物神经元的阈值激发和不应期抑制等行为模拟[60] 。 在单个人工神经元的基础上 ， 通过一定的神经网络的拓扑结构 ， 即单隐层前馈网络结构 ， 构建小型的神经网络 ， 实现对微分方程的求解等功能[61] 。 在此基础上 ， 利用更大规模人工神经元的集成 ， 更复杂的拓扑结构 ， 构建光子类脑芯片 ， 实现对数字和图像的识别[62] ， 潜在的光子类脑芯片可应用于神经形态计算、模式识别、思维推理、认知科学和集群分析等人工智能应用 。
3.类脑芯片与人工智能系统硬件化
现阶段的人工智能大多是基于软件实现的 ， 其较高的功耗需求成为智能终端化发展道路上的障碍 。 下面以实现人脸识别为例展示基于类脑芯片的人工智能芯片在功耗和速率方面的优势 。 基于软件的人脸识别的流程是：首先将所有目标人脸图像数据化存储在存储器中 ， 同时存储其对应的身份信息；进行人脸图像识别时 ， 将图像信息数据化后和存储器中所存储的所有图像信息进行对比 ， 找到匹配度最高的图像；输出图像信息对应的身份信息 。 由此可知 ， 每次进行图像识别时 ， 拟识别图像要和所有存储图像数据进行对比 ， 随着存储图像数据的增加 ， 功耗的增加和速率的下降是无法忽视的 。 未来基于类脑芯片的人脸图像识别 ， 其识别流程如下：首先将人脸图像数据化后输入到类脑芯片中 ， 通过修改类脑芯片中类突触器件的参数， 使在输入不同图像数据时 ， 输出端口有不同的输出值 ， 将不同输出值和输入图像的身份信息对应并存储 ， 实现对类脑芯片的训练；在识别图像时 ， 将图形数据化后输入到类脑芯片中 ， 类脑芯片直接输出图像对应的身份信息 。 由此可知 ， 只要类脑芯片训练完成 ， 其能够在及低功耗下快速给出拟识别图像的身份信息 ， 不需要循环对比计算 。 综上 ， 基于忆阻器等类突触器件的类脑芯片能够促进人工智能系统硬件化、终端化的早日实现 。
文献引用：
陈子龙 ， 程传同 ， 董毅博 ， 等. 忆阻器类脑芯片与人工智能[J]. 微纳电子与智能制造, 2019, 1(4): 58-70.
CHEN Zilong, CHENG Chuantong , DONG Yibo, et al. Brain-like chips and artificial intelligence based on memristors[J]. Micro/nano Electronics and Intelligent Manufacturing, 2019, 1(4): 58-70.
《微纳电子与智能制造》刊号：CN10-1594/TN
主管单位：北京电子控股有限责任公司
主办单位：北京市电子科技科技情报研究所
北京方略信息科技有限公司
参考文献:
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