开发树突状网络可实现的人工神经纤维晶体管以增强神经形态计算

树突状网络可实现的人工神经纤维晶体管的开发

基于人工智能的技术的进步导致可供计算机处理的数据量急剧增加。 当前使用的计算方法以顺序方式处理数据,这需要大量时间和精力来处理大量信息。 为了解决这些具有挑战性的问题,有必要过渡到不同的计算范式。 研究人员正致力于开发能够通过模仿大脑结构和机制来处理大量数据的节能神经形态计算机技术和硬件。

KIST 报告说,由光电材料与器件中心的 Jung ah Lim 博士和 Hyunsu Ji 领导的一组研究人员成功开发出了与大脑神经元具有相似结构和功能的有机晶体管。 这些晶体管可用于创建神经网络。 有必要对具有突触和神经元功能的设备进行研究,以便以类似于大脑数据处理的方式进行大规模计算。 KIST 创建的人造神经纤维晶体管模仿神经元和突触的行为。 将晶体管连接成阵列可以创建类似于神经元网络的结构。

生物神经元的纤维分支可以同时接收多种信号。 信号传输是由电信号刺激的离子运动介导的。 KIST 的研究人员基于他们在 2019 年开发的纤维晶体管开发了人造神经纤维。开发的记忆晶体管可以像大脑中的突触一样记住所施加的电信号的强度。 然后,在接收到来自神经纤维晶体管的电刺激后,它们通过半导体通道和绝缘体内部离子之间的氧化还原反应来传输这些信息。 这些人造神经纤维模仿神经元的信号求和功能。

来源和详细信息:
https://techxplore.com/news/2021-09-dendritic-network-implementable-artificial-neurofiber-transistors.html

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