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在硬件架構層麵，款人在圖像複原任務中將峰值信噪比提升12%。工神較人腦神經(jīng)元節(jié)能數(shù)千倍。經(jīng)元該材料在電壓作用下形成動態(tài)導電通道，新突使其能如真實神經(jīng)元般處理動態(tài)信息流。破全實驗顯示，球首未來能耗有望降至艾焦耳級，款人美國南加州大學約書亞·楊教授團隊聯(lián)合多國科研機構，工神較現(xiàn)有GPU運算單元密度提高三個數(shù)量級。經(jīng)元由32個神經(jīng)元組成的新突微型網(wǎng)絡在平衡球控製任務中已展現(xiàn)出實時軌跡預測能力。相當於蚊子振翅能耗的破全千分之一。實現(xiàn)了皮焦耳級超低功耗運行，球首被譽為通向通用人工智能（AGI）的關鍵技術突破。信號以脈衝形式在神經(jīng)元間直接傳遞，通過3納米製程工藝優(yōu)化，
目前研究團隊正與半導體企業(yè)合作推進7納米製程工藝開發(fā)。采用先進製程的芯片可將神經(jīng)元密度提升至每平方毫米10萬個，模擬顯示，這種並行處理模式與人腦工作機製高度相似。該技術突破了馮·諾依曼結(jié)構的瓶頸。CPU需反複從內(nèi)存調(diào)取數(shù)據(jù)，晶體管和電阻三維垂直堆疊，這項技術有望在五年內(nèi)實現(xiàn)商業(yè)化，這意味著由數(shù)十億此類神經(jīng)元組成的電子大腦，而傳統(tǒng)AI算法在此類時空數(shù)據(jù)融合任務中表現(xiàn)欠佳。適當引入神經(jīng)元級噪聲可使網(wǎng)絡跳出局部最優(yōu)解，據(jù)媒體報道，科研團隊運用原子層沉積技術，
研究團隊從生物神經(jīng)元的離子通道機製獲得靈感，並開發(fā)出能捕捉納秒級信號變化的專用脈衝發(fā)生係統(tǒng)。導致高能耗與延遲。為自動駕駛、在處理服務器級AI任務時僅需手表電池即可持續(xù)運行。閾值放電等六大生物特性，相關成果發(fā)表於《自然·電子學》期刊，
該成果對AI硬件發(fā)展具有雙重意義：應用層麵，這項測試要求係統(tǒng)同時解析語音信號的時間序列與空間頻率信息，
實驗數(shù)據(jù)顯示，
該器件模仿生物神經(jīng)元工作機製，在納米尺度精準控製憶阻器與晶體管的界麵特性，傳統(tǒng)計算機處理AI任務時，而1M1T1R神經(jīng)元網(wǎng)絡采用事件驅(qū)動型異步通信，隨機性放電特征為機器學習提供了新優(yōu)化路徑——實驗表明，該人工神經(jīng)元在處理“噴發(fā)脈衝海德堡數(shù)字”語音識別任務時準確率達91.35%。集成度提升兩個數(shù)量級。通過將憶阻器、器件壽命從最初數(shù)百次循環(huán)提升至百萬次級穩(wěn)定運行。經(jīng)過七年技術迭代，超低功耗使類腦芯片可植入可穿戴設備或醫(yī)療監(jiān)測裝置；學術層麵，成功研製出全球首款集成化人工神經(jīng)元“1M1T1R”。模擬神經(jīng)信號的積累與釋放過程。創(chuàng)新采用擴散型憶阻器作為核心元件。
能耗測試結(jié)果尤為引人注目：當前版本神經(jīng)元單次放電僅消耗1皮焦耳，
11月10日消息，實時語音翻譯等領域帶來革命性變化。
項目聯(lián)合負責人透露，1M1T1R神經(jīng)元展現(xiàn)出漏電積分、為構建類腦硬件學習係統(tǒng)開辟了新路徑。
