本文經(jīng)AI新媒體量子位（公眾號(hào)ID:QbitAI）授權(quán)轉(zhuǎn)載，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系出處。

類腦芯片，到底該怎么做？

最近，三星聯(lián)合哈佛大學(xué)就提出了一種“簡(jiǎn)單粗暴”的方法：

復(fù)制粘貼。

而且據(jù)介紹，這項(xiàng)研究是當(dāng)前的技術(shù)無(wú)法企及的，因此最近還登上了Nature子刊。

具體而言，就是通過(guò)將大腦神經(jīng)元連接圖，“復(fù)制粘貼”到固態(tài)存儲(chǔ)器的高密度3D存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)上。

如此以來(lái)，就有望實(shí)現(xiàn)低功耗、易學(xué)習(xí)、適應(yīng)環(huán)境，甚至是具備自主性和認(rèn)知能力等特性的芯片。

那么他們?yōu)槭裁匆鲞@樣一個(gè)研究？

三星表示，雖早就在上世紀(jì)80年代，神經(jīng)擬態(tài)電子學(xué)就被提出，但由于模仿人腦實(shí)在是太難了。

所以一直以來(lái)，大家做的都簡(jiǎn)化成了受大腦“啟發(fā)”的技術(shù)，而非嚴(yán)格模仿。

現(xiàn)在，他們回到了最初的愿景，即在硅集成電路上真正地模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能。

如何“復(fù)制粘貼”？

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，研究人員通過(guò)使用納米電極陣列和存儲(chǔ)芯片對(duì)神經(jīng)元連接進(jìn)行“復(fù)制、粘貼”。

此處的納米電極陣列采用的是此前該團(tuán)隊(duì)在哈佛大學(xué)的研究成果：CMOS納米電極陣列（CMOS nanoelectrode array，CNEA）。

CMOS納米電極陣列將4096個(gè)電子通道集成在帶有4096個(gè)垂直納米電極的CMOS芯片中，以此連接細(xì)胞內(nèi)的并行記錄（Parallelization of intracellular recording，神經(jīng)科學(xué)的一個(gè)重要研究方向），可以映射神經(jīng)元的功能性突觸連接。

下圖左為電鏡下CMOS納米電極陣列模仿的大鼠神經(jīng)元；

右為通過(guò)計(jì)算機(jī)輔助分析程序從該CNEA上提取出的突觸連接圖。

“復(fù)制”或者說(shuō)提取出來(lái)了神經(jīng)元連接圖，接下來(lái)就是“粘貼”到存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中。

可以通過(guò)對(duì)每個(gè)記憶進(jìn)行編程合成記憶網(wǎng)絡(luò)，使存儲(chǔ)器能通過(guò)電導(dǎo)（conductance）反應(yīng)每個(gè)神經(jīng)元連接的強(qiáng)度來(lái)實(shí)現(xiàn)。

或者也可以采用直接下載連接圖到存儲(chǔ)芯片上的方案：

用記錄的信號(hào)直接驅(qū)動(dòng)一個(gè)N×N的存儲(chǔ)器交叉桿陣列，進(jìn)行突觸連接圖的物理壓印（physical imprinting）。

“粘貼”這一步可搭載的存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)包括閃存、磁性隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（MRAM）、相變隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（PRAM）和電阻式隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（RRAM）。

以上就是該團(tuán)隊(duì)“復(fù)制粘貼”方法的簡(jiǎn)單介紹，感興趣的可以進(jìn)一步查看論文。

為神經(jīng)元連接研究提供了一種新的可能和方向

盡管這個(gè)方法還只是個(gè)理論，真正實(shí)現(xiàn)起來(lái)還有很多挑戰(zhàn)。

但這項(xiàng)研究是一項(xiàng)開(kāi)創(chuàng)性的努力，為神經(jīng)元連接研究提供了一種新的可能和方向，有著巨大的應(yīng)用前景。

三星表示他們也在利用其在芯片制造方面的經(jīng)驗(yàn)，希望通過(guò)對(duì)神經(jīng)擬態(tài)工程的研究，推動(dòng)機(jī)器智能、神經(jīng)科學(xué)和半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展。

同時(shí)也毫不避諱地表示正在“野心勃勃”地爭(zhēng)取他們?cè)?strong>下一代人工智能半導(dǎo)體領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

哦對(duì)了，回到這項(xiàng)研究本身，由于人類大腦中大約有1000億個(gè)神經(jīng)元，以及大約一千倍的突觸連接，最終這樣的神經(jīng)形態(tài)芯片將需要100萬(wàn)億左右的內(nèi)存。

不過(guò)通過(guò)存儲(chǔ)器的3D集成，在單個(gè)芯片上集成如此大規(guī)模的存儲(chǔ)器將成為可能。

而這個(gè)為存儲(chǔ)器行業(yè)開(kāi)辟了一個(gè)新紀(jì)元的3D集成技術(shù)，也是由三星牽頭研發(fā)。

論文地址：
https://www.nature.com/articles/s41928-021-00646-1