現(xiàn)有大多數(shù)腦機接口的信號處理模塊采用的是傳統(tǒng)的馮 · 諾伊曼結(jié)構(gòu)。處理信號的過程中,需要將模擬神經(jīng)信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,之后再進行處理。這種信號處理方式與大腦的工作方式不同,轉(zhuǎn)換和壓縮會造成大功耗和信號延遲,還會導(dǎo)致信息丟失、難處理并行計算,從而降低信號處理的準確性。
現(xiàn)在,科學(xué)家開始嘗試仿生設(shè)計,以更好地處理大容量的神經(jīng)模擬信號。
清華大學(xué)微納電子系、未來芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心的錢鶴、吳華強教授團隊與醫(yī)學(xué)院洪波教授團隊最近實現(xiàn)了一種新方案——基于記憶電阻器的神經(jīng)信號分析系統(tǒng)。相關(guān)成果于 8 月 25 日發(fā)表在 Nature Communication 上。
圖 | 利用憶阻器陣列進行神經(jīng)信號分析,實現(xiàn)高效的腦機接口 (來源:Nature Communications)
這是錢鶴和吳華強團隊關(guān)于憶阻器應(yīng)用的新成果。此前在今年 2 月份,其團隊研制了基于多個憶阻器陣列的存算一體系統(tǒng),在該系統(tǒng)上高效運行了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,成功驗證了圖像識別功能。相關(guān)成果在《自然》上在線發(fā)表。
圖 | 全硬件實現(xiàn)的憶阻器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(來源:Nature )
吳華強教授表示,憶阻器是一種新型信息處理器件,其工作機理與人腦中的神經(jīng)突觸、神經(jīng)元等具有一定的相似性,基于憶阻器(Memristor)的神經(jīng)形態(tài)計算可以突破傳統(tǒng)計算架構(gòu),在實現(xiàn)高并行度的同時顯著降低功耗。
圖 | 基于憶阻器的新型腦機接口(來源:論文)
憶阻器(Memristor),即記憶電阻器,其命名由 Memory(記憶)和 Resistor(電阻)合成。1971 年,加州大學(xué)伯克利分校教授蔡少棠根據(jù)電子學(xué)理論預(yù)言,存在繼電阻、電容、電感之后的第四種電路基本元件,這種基本原件能夠表示磁通與電荷之間的關(guān)系。
2008 年,惠普公司以兩層二氧化鈦薄膜制作出了憶阻器元件,當(dāng)電流通過時,電阻會隨之發(fā)生改變。電流停止后,電阻會停留在此前的值,直到接收到反向的電流電阻值才會被重寫。這種對電流狀態(tài)變化的捕捉,與大腦突觸的可塑性具有相似性,并且兩者都是通過離子運動實現(xiàn)的。
憶阻器的特性讓其能直接處理模擬信號,通過憶阻器的陣列,能夠進一步實現(xiàn)信號的并行處理,這也是大腦的關(guān)鍵特征之一。
吳華強教授表示,此次是微電子和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的交叉研究與合作,為腦機接口技術(shù)帶來了更多的可能性。
原文標題:清華團隊提出新型腦機接口,功效提升400多倍
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