「复制粘贴」大脑神经元!哈佛三星新研究登Nature子刊新智元共 1972字,需浏览 4分钟 ·2021-10-01 20:20 新智元报道 来源:网络编辑:David【新智元导读】大脑也能复制粘贴!三星和哈佛的研究人员提出一种构建智能芯片的新方法,将大脑神经元的连接图整个“复制粘贴”到固态存储器上。类脑芯片研发有望更进一步。大脑神经元也可以复制粘贴吗? 近日,三星和哈佛大学的研究人员提出了一种构建更智能的计算机芯片的新方法。 这种方法的实质类似于“复制”和“粘贴”,将大脑的神经元的连接图“复制粘贴”到 3D 神经形态芯片上。刊载这一成果的论文已发表于Nature Electronics上。论文:https://www.swisstransfer.com/d/0abb948d-fbb7-47f3-acdd-8be2ac25bf74所谓“复制”,就是通过纳米电极阵列复制大脑神经元的连接图,而所谓“粘贴”,就是将连接图粘贴到固态存储器组成的高密度三维网络上。 通过这种方式,研究人员希望打造出一种接近大脑的独特计算特征的存储芯片,能够实现低功耗、轻松学习、适应环境,甚至自主和认知——而这些都是当前技术无法实现的。 换句话说,这种方法能够以最接近大脑本身神经元的方式实现对神经网络的构建,这将会给类脑芯片和神经网络的构建提供一条新的思路。 实际上,对大脑的模拟早在上世纪80年代就开始了,当时提出的“神经形态工程”的最初目标,就是在硅芯片上模拟神经元网络的结构和功能,但后来的事实证明,要达到这个目标是很困难的。上图所示为当前的神经拟态领域的研究现状,大致可分为自然智能网络(NNN)和人工智能网络(ANN)两大类。本文主要目标是实现对前者的完整再现。直到今天,人们都不清楚大脑中神经元的连接方式,因而无法理解大脑的高级功能。因此,后来研究人员的目标已经不再追求严格模仿大脑,而是转向一个较低的目标,设计开发受大脑“启发”的芯片。现在,这篇论文将有望使人们重新回归上世纪80年代时提出的最初目标,再现大脑神经元的结构,对大脑进行“逆向工程”。CNEA上的大鼠神经元(左)和从全网络细胞内提取的突触连接图(右)记录由 CNEA 获得的数据 “复制”大脑使用的纳米电极阵列(CNEA)可以高效记录大量神经元的电信号。这些大量平行的细胞内记录为神经元连接方式提供信息,表明神经元相互连接的位置以及这些连接的强度。因此,从这些信号记录中,就可以实大脑神经元连接方式的提取,或者说“复制”。 而在“粘贴”时,自神经元的细胞内记录中提取的功能突触连接图,可以粘贴到一个导电的记忆网络上,每个记忆存储一个电导值,代表相应的生物突触连接强度。然后,这个记忆网络可以与硅神经元编织在一起,以反映传播延迟、反馈路径和离子通道,这些信息也可以从上一步记录的数据中提取。 不过,这个方法也存在局限,目前还处小鼠实验阶段,距离真正用于人脑还有一定距离。人的大脑结构极其复杂,人脑大约有 1000 亿个神经元,突触链接数量更是神经元数量的1000倍,要想实现对人脑的“复制粘贴”,理想的神经形态芯片需要大约 100 万亿个存储单元,这还不包括支持这些存储单元和模拟芯片正常工作的代码。 这对于任何公司都是一项艰巨的挑战。 本文作者不过这篇论文的作者相信,尽管面临困难,这个方法的未来方向是明确的,这一成果有助于打破神经形态工程、神经科学和半导体技术的界限。 也许一个完全实现人脑功能的智能芯片的实现,就在不远的将来。参考链接:https://www.engadget.com/samsung-copy-and-paste-brain-neuromorphic-chips-185359994.htmlhttps://news.samsung.com/global/samsung-electronics-puts-forward-a-vision-to-copy-and-paste-the-brain-on-neuromorphic-chipshttps://thenextweb.com/news/samsung-harvard-scientists-want-copy-and-paste-brain-onto-computer-chips论文地址:https://www.swisstransfer.com/d/0abb948d-fbb7-47f3-acdd-8be2ac25bf74 浏览 44点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 Transformer新玩法登Nature子刊Python高校0把大脑「复制-粘贴」到芯片上,三星、哈佛的大胆设想登上Nature子刊视学算法0马斯克豁出4300员工,参与新冠研究,论文登上Nature子刊...数据分析14800Nature子刊:神经形态计算更进一步,科学家实现人工模拟神经元和突触大数据文摘0一块GPU模拟猴子大脑,普通台式机变超算,英国大学研究登上Nature子刊数学算法俱乐部0丁山子学研究未刊稿 王献唐子学研究未刊稿丁山子学研究未刊稿·王献唐子学研究未刊稿,ISBN:9787807292852,作者:丁山,王献唐 丁山子学研究未刊稿 王献唐子学研究未刊稿0丁山子学研究未刊稿 王献唐子学研究未刊稿丁山子学研究未刊稿 王献唐子学研究未刊稿0快乐的神经元研究学院快乐的神经元研究学院0快乐的神经元研究学院快乐的神经元研究学院0中科院DeepMind联手,用深度学习揭示大脑如何识别人脸|Nature子刊视学算法0点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报