概念上对称的电阻、电容、电感和忆阻器

(图片来源于:维基百科)

引言

忆阻器,作为一种有记忆功能的非线性电阻,可以有效地应用于神经活动数据的采集和处理。然而最近,马萨诸塞大学阿默斯特分校的工程师领导的研究团队,开发了一种新型纳米忆阻器设备,可用于模仿神经突触功能这项研究在《自然材料》杂志上在线发表。

研究背景


神经突触,是人体内的一个神经细胞向另外一个细胞传递信息的结构。然而和神经突触相关的神经形态计算,可使处理器配置的更像人脑,是一种目前正在研究的最有前途的计算方法。J. Joshua Yang 和 Qiangfei Xia 是马萨诸塞大学阿默斯特工程学院电气和计算机工程系的教授。Yang称这项研究是新型忆阻器设备合作研究的一部分。


忆阻器

关于忆阻器,之前IntelligentThings在《新型纳米级忆阻器诞生:可实时处理神经活动数据》(点此阅读)一文中有过相关介绍。它可以通过历史应用的电压和电流来改变电阻,用于存储和处理器信息,提供超越传统集成电路的一些关键性能特性。

研究人员称:

忆阻器,可以在神经网络系统中,复制生物神经突触和神经细胞的功能,启动神经形态计算,同时在能耗和尺寸上具有优势。”

神经形态计算

神经形态计算,意味着处理器的配置和传统计算机芯片不同,更像人脑。它是一种目前正在被深入研究的最有前途的革命性技术。Xia称,“这项技术为基于忆阻器的神经形态计算硬件开辟了新的道路。”

该技术突破

他们称之前在这个领域关于忆阻器的大多数研究,没有实现扩散动力学,没有使用大型标准技术,这些技术在微处理器、微控制器、静态随机访问存储单元、以及其他数字逻辑电路等集成电路中使用。

研究人员称,他们提出并演示了一种由生物启发的扩散力学解决方案,从根本上不同于集成电路中使用的标准技术,同时和神经突触有很大的相似性。他们称,“我们特地开发了一种散布性类型的忆阻器,其中原子的扩散和需要的时间级别与它的生物对照物具有相似的动力学特性,从而更加真实地仿真实际神经突触等,成为一种真实的神经仿真器。”

研究意义

研究人员称,“这些研究成果,使用了用于神经形态计算的散布性忆阻器,提供了一条通往神经突触仿真的令人鼓舞的途径。”

参考资料

【1】Zhongrui Wang, Saumil Joshi, Sergey E. Savel’ev, Hao Jiang, Rivu Midya, Peng Lin, Miao Hu, Ning Ge, John Paul Strachan, Zhiyong Li, Qing Wu, Mark Barnell, Geng-Lin Li, Huolin L. Xin, R. Stanley Williams, Qiangfei Xia, J. Joshua Yang. Memristors with diffusive dynamics as synaptic emulators for neuromorphic computing. Nature Materials, 2016; DOI: 10.1038/nmat4756

【2】http://www.umass.edu/newsoffice/article/umass-amherst-engineers-lead-research-team


新型纳米忆阻器:更加有效模仿神经突触功能
Tagged on: