南加州大学维特比工程学院与高档核算学院的研讨人员，研制出了能物理复刻实在脑细胞电化学行为的人工神经元。这项研讨为研制更高效、类脑硬件迈出要害一步，未来有望为通用AI供给支撑。不同于现有经过数字模仿大脑活动的神经形状芯片，南加州大学的新式人工神经元凭借实在的化学与电进程进行核算——换句话说，它们不只是仿照大脑的作业方式，其功用更挨近真实的脑细胞。

  该研讨由南加州大学核算机与电气工程教授、类脑核算杰出中心主任杨Joshua（Joshua Yang）主导。杨教授团队根据“分散忆阻器”（diffusive memristor），研制出了这种新式人工神经元。与传统硅芯片依托电子运动不同，这些人工神经元经过原子运动处理信息。

  在人类大脑中，神经元依托电信号与化学信号传递信息：当电信号抵达神经元结尾的突触时，会转化为化学信号传递给下一个神经元；信号传递后，又会从头转化为电信号。杨教授团队运用氧化物中的银离子，复刻了这一完好进程。“虽然咱们的人工突触与神经元中运用的离子和大脑不完全相同，但调控离子运动的物理规则与动态进程极为相似。”杨教授表明，“银离子易于分散，能为咱们供给模仿生物体系所需的动态特性，让咱们用分外的简略的结构就能完结神经元的功用。”

  这种“分散忆阻器”规划，使得单个人工神经元仅需占有一个晶体管的空间——而传统规划常常要数十乃至数百个晶体管。杨教授称，团队挑选离子动态机制，是由于“人类大脑中正是靠着这种机制作业，这背面有充沛的进化逻辑。人类大脑是进化的优胜者，是最高效的智能引擎。”

  杨教授表明，当时核算体系的核心问题并非算力缺乏，而是功率低下。“不是咱们的芯片或核算机在执行使命时算力不行，而是功率太差，耗费的能量过多。”他解释道。现代核算机的规划初衷是处理海量数据，而非像人类那样经过少数样本学习。“提高能量功率与学习功率的办法之一，是打造遵从大脑作业原理的人工体系。”杨教授说。他以为离子是完结这一方针的要害：“关于表现大脑原理而言，离子是比电子更优的介质。由于电子质量轻且易丢失，依托电子进行核算只能完结根据软件的学习，而非根据硬件的学习。”

  人类大脑只需看到某个事物几回就能学会辨认，且整一个完好的进程仅耗费约20瓦电能。相比之下，现在的AI体系与超级核算机完结相似使命，需求耗费海量能量。杨教授团队期望，这种由原子驱动的人工神经元能缩小这一距离。“凭借这项立异，咱们每个神经元只需占用一个晶体管的空间。”他说。