《自然》雜志于5月15日發表科學報告,監督學習在基于相變存儲器的脈沖神經網絡完成實驗驗證。眾所周知,《自然》Nature和《科學》Science 雜志是世界上最頂尖的兩個學術期刊。這次在《自然》發表的11頁科技報道,詳細描述了通過相變存儲器搭建的神經網絡電路,實現機器學習。這是相變存儲技術在人工智能領域的一個里程碑。

 

文章原文可以在此地址下載:https://www.nature.com/articles/s41598-020-64878-5

 

Spiking Neural Network (SNN) 脈沖神經網絡是一種受到人腦在時間維度里編碼處理信息的能力啟發,而建立起來的計算模型。相較于傳統的人工神經網絡,人們相信通過增加時間的維度,可以使計算變得更加有效。文章的作者用了17萬多個基于相變存儲(PCM)的神經突觸(synapses),實現了比現有技術更快,更精確的機器學習。通過結合監督脈沖神經網絡的計算潛力和與之平行的內存計算的運算能力,這篇文章為新一代基于人腦的智能系統鋪平了道路。

 

當今主流的人工智能,主要是依賴于強大的計算機運算能力,通過機器學習實現的。強大的計算機運算能力往往都依賴于高功耗。例如在圍棋人機大戰中勝出的AlphaGo, 初期功耗在百萬瓦,而人的大腦功耗只有二十幾瓦。如何讓人工智能達到人腦的效率,一直就是科學家們研究的目標。

值得一提的是,文章的作者中,Evangelos Eleftheriou (IBM 院士),Bipin Rajendran (通訊作者,英國國王學院教授)都曾經到江蘇時代芯存半導體有限公司蒞臨指導。(文:朱煜)

 左一:Evangelos Eleftheriou、右二:Bipin Rajendran參加AMT2018淮安國際半導體產業論壇

 

 

左四:Bipin Rajendran蒞臨AMS參觀指導




2020年05月19日

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《自然》發表文章:相變存儲技術在人工智能領域取得重大突破

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