硅锗人造突触芯片可仿真大脑神经元传递讯息
大脑是最复杂也是最强大管理领域，如何利用人工智能超级计算机进行仿真大脑活动是众多研究者最大的目标，当然也是挑战。近日，mit宣布设计人造突触芯片能以类似大脑神经元方式传递讯息。
尽管科技已经如此进步发达，但对于那些在人工智能（ai）领域的研究者来说，让计算机仿真大脑活动仍是一项庞大的任务，如果硬件能够设计更像大脑的硬件，那么管理起来将会更容易。
是的，大家都是这么想的，那么话说回来，究竟这个「期望」有多么困难？ 日本研究单位 5 年前就曾经进行过一项大脑活动仿真测试，这个运用世界上最强大超级计算机之一所进行的例子应该能作为一些参考。
在 2013 年时，日本理化学研究所（riken）运用超级计算机「京」（k computer）进行的对大脑活动的仿真测试;「京」一共使用了 82，944 个处理器和 1 pb（约 1，000 tb）主存储器，几乎相当于当时 25 万台计算机的运算单位。
而这样一台计算机为了仿真大脑中 10.4 兆突触所连接的 17.3 亿神经元活动的 1 秒钟，就花上了 40 分钟;尽管听起来已经非常厉害，但事实上是，这一切仍只是大脑活动中的百分之一。
即使是现在，大脑仍是比任何计算机都还要更为强大，它包含着 800 亿神经元和超过 100 兆个神经突触，随时都在控制讯息的通过，相较之下，目前计算机芯片仍是以二进制语言在传输讯号，每一条讯息都以 1、0 在进行编码。
科学家认为，如果芯片运用类似突触的连接方式，计算机使用的讯号将可能更加多样化，进而实现「突触式」的学习。
在大脑中，突触负责「管理」讯息的传递，而神经元则会根据穿过突触的离子数量和种类来动作，这些都帮助大脑识别模式、记住事实并执行任务;科学家将这种新兴研究领域称为神经形态工程学（neuromorphic engineering）。
迄今为止，想要让芯片拥有这种学习方式已被证明是困难的，但 sciencealert 报导指出，随着麻省理工（mit）工程师成功克服障碍设计出一种由硅锗（sige）制成的人造突触芯片，未来「突触式」学习的发展将有可能达成。
过去神经形态芯片的设计是使用非晶体作为「开关媒介」，分隔开两个导电层以起到突触的作用。 但这种方法存在的问题是，如果没有定义结构性的传播路径，信息就会有无数的路径可以传递，而这带来芯片的不一致及不可预测性。
为了避免非晶体为芯片带来的不均匀性，团队创造了只有一维信道的硅锗晶格，确保离子每次流动时都使用完全相同的路径，接着团队再使用这些晶格打造了神经形态芯片，就像是大脑中神经元之间的电流一样， 这种芯片也可以精准的控制其中流动的电流强度。
团队计划下一步将实际打造出能够执行手写识别的芯片，最终目标则是创造携带式神经网络装置。 在 kim 看来，这项研究就像一块垫脚石，带领人们走向生产真正的 ai 硬件目标前进，「我们希望最终能以一个指甲大小的芯片，来取代巨大的超级计算机。 」
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在 2013 年时，日本理化学研究所（riken）运用超级计算机「京」（k computer）进行的对大脑活动的仿真测试;「京」一共使用了 82，944 个处理器和 1 pb（约 1，000 tb）主存储器，几乎相当于当时 25 万台计算机的运算单位。
而这样一台计算机为了仿真大脑中 10.4 兆突触所连接的 17.3 亿神经元活动的 1 秒钟，就花上了 40 分钟;尽管听起来已经非常厉害，但事实上是，这一切仍只是大脑活动中的百分之一。
即使是现在，大脑仍是比任何计算机都还要更为强大，它包含着 800 亿神经元和超过 100 兆个神经突触，随时都在控制讯息的通过，相较之下，目前计算机芯片仍是以二进制语言在传输讯号，每一条讯息都以 1、0 在进行编码。
科学家认为，如果芯片运用类似突触的连接方式，计算机使用的讯号将可能更加多样化，进而实现「突触式」的学习。
在大脑中，突触负责「管理」讯息的传递，而神经元则会根据穿过突触的离子数量和种类来动作，这些都帮助大脑识别模式、记住事实并执行任务;科学家将这种新兴研究领域称为神经形态工程学（neuromorphic engineering）。
迄今为止，想要让芯片拥有这种学习方式已被证明是困难的，但 sciencealert 报导指出，随着麻省理工（mit）工程师成功克服障碍设计出一种由硅锗（sige）制成的人造突触芯片，未来「突触式」学习的发展将有可能达成。
过去神经形态芯片的设计是使用非晶体作为「开关媒介」，分隔开两个导电层以起到突触的作用。 但这种方法存在的问题是，如果没有定义结构性的传播路径，信息就会有无数的路径可以传递，而这带来芯片的不一致及不可预测性。
为了避免非晶体为芯片带来的不均匀性，团队创造了只有一维信道的硅锗晶格，确保离子每次流动时都使用完全相同的路径，接着团队再使用这些晶格打造了神经形态芯片，就像是大脑中神经元之间的电流一样， 这种芯片也可以精准的控制其中流动的电流强度。
团队计划下一步将实际打造出能够执行手写识别的芯片，最终目标则是创造携带式神经网络装置。 在 kim 看来，这项研究就像一块垫脚石，带领人们走向生产真正的 ai 硬件目标前进，「我们希望最终能以一个指甲大小的芯片，来取代巨大的超级计算机。 」
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