通信技术|类脑芯片登上Nature子刊哈佛联手三星“复制粘贴”大脑神经元_类脑芯片登上Nature子刊|哈佛联

韩国当地时间 9 月 26 日，三星电子宣布，其研究人员和哈佛大学教授联合提出了一种将大脑神经元连接图（neuronal wiring map）“复制、粘贴”到高密度 3 维存储网络上的可能。论文作者设想创建一种类似人脑的存储芯片，该芯片将具有低功耗、轻松学习、适应环境等特性，未来甚至可以具备自主性和认知能力。

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这项研究于 9 月 23 日刊登在了顶级期刊《自然?电子》上，论文题目为《Neuromorphic electronics based on copying and pasting the brain（基于复制和粘贴大脑的神经拟态电子学）》。

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论文 DOI 链接：http://techimg88.easyfang.com/img.php?https://doi.org/10.1038/s41928-021-00646-1
01.回归神经电子学科最初目标，逆向工程研究大脑
神经拟态电子学始于 20 世纪 80 年代，其目的是利用集成电路来模拟生物神经系统中神经元网络的结构和功能。该学科的最终目标是将大脑的计算能力带到固态平台上。然而，由于模仿大脑神经元网络过于困难，该学科的研究重点已经转向事件驱动操作、记忆中的信息处理等受到大脑特征启发的技术。
目前，这一学科的研究主要可分为两类，分别为人工神经网络（ANN）和自然神经网络（NNN）。
人工神经网络是机器学习的框架，已经促使该领域出现了一系列强大的人工智能（AI）应用。自然神经网络则是自然智能的基础，由电化学提供动力。与人工神经网络相比，自然神经网络可以从条件很少或条件很差的数据中学习，以适应环境。
由于当前人类对神经元如何在大脑内部工作知之甚少，构建一个具有独特计算能力的神经网络电路从根本上受到了挑战。伴随着人工智能技术的发展，在 CPU、GPU、NPU、TPU 等数字处理器之外，研究人员开始推动模拟辅助功能的处理器，这类处理器在 AI 计算中的功耗更低。
【通信技术|类脑芯片登上Nature子刊哈佛联手三星“复制粘贴”大脑神经元】论文作者认为，这类模拟辅助的处理器的运行方式灵感来自大脑，其存内计算的理念就如同生物突触分布在大脑中一样。不过这类处理器的目标仍是计算 AI 算法，而不是模拟大脑运行。三星和哈佛大学的研究团队希望回到神经拟态电子学最初的目标，即通过逆向工程研究大脑。

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▲ 当前的神经拟态电子学科研究
02.CNEA 实现数千突触连接记录，3D 存储芯片成自然神经网络载体