原题目:RMIT打造光驱动类脑芯片!用超级资料黑磷充任AI的“视觉神经元”

如何让机器睁眼“看见”世界?RMIT发集成多项功效的AI芯片,光“雕”是亮点!

编译 |子佩

编纂 |心缘

芯东西11月19日新闻,视觉记忆是人类认知学习的核心,但对于人工智能来说,电磁频谱(可见或不可见)才是它的“眼”。

人工智能体系,要将各个频段的电磁频谱转化成自己的视觉记忆,依附的就是基于内置内存和信号处置的成像单元,但目前并没有一个电信号平台,可以依据光的变更转变电信号极性,从而赋予AI视觉记忆。

近期,由皇家墨尔本理工大学(Royal Melbourne Institute of Technology University,下称RMIT)引导的研讨团队,提出了一项AI技巧,将成像、图像处置、机器学习和内存集成在单个光驱动芯片中。该芯片旨在通过模拟人脑处置视觉信息的方法,为机器人、智能穿戴装备和如人造视网膜等仿生植入物供给更为敏锐、智能的“视力”。

11月17日,该篇论文《基于层状黑磷的完整光驱内存和神经形态盘算(Fully Light‐Controlled Memory and Neuromorphic Computation in Layered Black Phosphorus)》发表在《advance materials》上。

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小身体却有大功效,串起散落的AI组件

通常来说,人工智能严重依附从数据采集到算法模型的一整套技巧逻辑,但在硬件中,受限于技巧或者空间,这些逻辑链条中的“块”可能“散落”在不同的区域。

RMIT研讨团队的目的就是将这些散落的“逻辑块”串起来,通过将多个组件和功效集成到一块芯片中,从基本上进步AI决策的效力和正确性。

▲成像、处置、机器学习和内存集成在一块的光驱动芯片。

而这个“串起来”的思路就是来自自然界中最聪慧的盘算机——人脑。

负责研讨团队中功效资料和微体系、RMIT副教授Sumeet Walia说,“我们的目的就是以视觉为抓手,让盘算机复刻人脑从视觉辨认到断定决策的全进程,从而在神经机器人学、人机交互技巧和可扩大的仿生体系上有进一步的突破。”

在谈及利用层面时,Walia提到了行车记载仪。如果行车记载仪里装上了神经启示式的硬件,无需连网,它就可以辨认灯光、标记、物体并做出即时决策。

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被“光”雕刻的芯片:层状黑磷的妙用

如果掀开这块AI芯片“视力惊人”的神秘幕布,那我们就能看到其背后的超薄资料——二维层状黑磷。

二维层状黑磷的神奇之处就在于,它可以基于不同波长的光来转变自身的阻值,从而充任AI的“视觉神经元”。

RMIT研讨团队表现,采取黑磷的启示来自于光遗传学。作为生物技巧中的新兴工具,光遗传学使科学家以高精度深刻研讨人体中的电流,并通过光来察看神经元的变更。

基于层状黑磷和光遗传学,RMIT团队通过向芯片照耀不同波长的光,来实现成像、存储等不同的功效,并创立、修正AI芯片的内存。

通过转变和编码光的波长,AI芯片现在可以主动捕获并加强图像,进行像素内图像预处置,并基于全光学驱动的神经形态盘算,对图像进行分类。试验表明在经过训练后,该芯片图像辨认正确率超过90%。

除了能够“串联”组件的优势,该黑磷AI芯片还能与现有的电子技巧和硅技巧兼容,便利将来能再轻松“串”进其他技巧。

▲Sumeet Walia副教授和Taimur Ahmed博士

该项研讨团队的另一重要负责人Taimur Ahmed博士说,“光驱动盘算比现有技巧更快,更正确且能耗更低。而且当我们把如此多的核心功效整合到一个纳米级装备上,单个芯片上就能进行更大批的机器学习和AI集成利用。”

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结语:多范畴利用,AI芯片的类脑“梦”

RMIT研讨团队表现,除了行车记载仪、机器人等硬件,光学AI芯片还在康复届也潜力无穷,例如,如果将该AI芯片装进人工视网膜,科学家就可以进步仿生眼的正确性,加快仿生眼的商业化。

也正如Ahmed博士所言,AI芯片的终点是永恒不变的:成为一个可以和人脑一样从环境中学习的AI大脑。

起源:ScienceDaily

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