学习人工神经突触能出人工大脑吗？
发布时间：2019-11-9 分类： 行业资讯
法国研究人员开发出一种可以自主学习的人工突触。他们还创建了物理模型，这对开发更复杂的电路至关重要。这一结果昨天发表在《自然通讯》上，仿生学领域的一个重要目标是模拟人脑，“从大脑的功能和运作中获得灵感，设计出更多的智能机器。这在信息科学中有着广泛的应用。用于处理特定任务（如图像识别）的算法受到仿生学的启发。但他们使用了大量的能量，法国研究人员最近在文森特·加西亚的带领下在这一领域取得了突破：直接创建一个可以在芯片上学习的人工突触，以及一个可以解释其学习能力的物理模型。这项研究为人工神经突触网络的建立和更快速有效的人工智能系统的开发打开了一扇大门。人工突触结构图人脑的学习过程与突触密切相关，突触起着连接神经元的作用。突触被激活的越多，它们之间的联系就越强，它们的学习也就越好。研究人员从这个机制中获得灵感，设计了一种叫做记忆电阻器的人工突触。纳米电子元件由两个电极和夹在它们之间的一层铁电材料组成。后者的电阻可以通过类似于神经元电信号的电压脉冲来调节。如果电阻低，突触连接就强；如果电阻高，突触连接就弱。尽管世界上许多顶级实验室都在研究人工突触，但这些装置的工作原理基本上还是未知的。法国研究人员的主要贡献是建立了一个物理模型，可以预测人工突触是如何工作的第一次。有了这个模型，就有可能创造出更复杂的系统，比如一系列与这些记忆器相连的人工神经元雷锋已经了解到，作为欧盟ulpec h2020研究项目的一部分，这一发现将用于新相机上的实时轮廓识别：除非观察到视角的变化，否则像素将保持非活动状态。这种数据处理过程消耗更少的能量，可以更快地检测到选定的目标。雷锋了解到，参与研究的学者分别来自CNRS/Thales物理联合研究室、波尔多大学、巴黎第11大学、埃弗里大学和阿肯色大学。
