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清華團隊推出可使功效提升400多倍的新型腦機接口

時間:2020-10-09 來源:機器人在線 閱讀:5107

現有大多數腦機接口的信號處理模塊采用的是傳統的馮 · 諾伊曼結構。處理信號的過程中,需要將模擬神經信號轉換成數字信號,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,轉換和壓縮會造成大功耗和信號延遲,還會導致信息丟失、難處理并行計算,從而降低信號處理的準確性。


現在,科學家開始嘗試仿生設計,以更好地處理大容量的神經模擬信號。


清華大學微納電子系、未來芯片技術高精尖創新中心的錢鶴、吳華強教授團隊與醫學院洪波教授團隊最近實現了一種新方案——基于記憶電阻器的神經信號分析系統。相關成果于 8 月 25 日發表在 Nature Communication 上。


圖 | 利用憶阻器陣列進行神經信號分析,實現高效的腦機接口 (來源:Nature Communications)


這是錢鶴和吳華強團隊關于憶阻器應用的新成果。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,在該系統上高效運行了卷積神經網絡算法,成功驗證了圖像識別功能。相關成果在《自然》上在線發表。


圖 | 全硬件實現的憶阻器卷積神經網絡(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突觸、神經元等具有一定的相似性,基于憶阻器(Memristor)的神經形態計算可以突破傳統計算架構,在實現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,加州大學伯克利分校教授蔡少棠根據電子學理論預言,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,當電流通過時,電阻會隨之發生改變。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,能夠進一步實現信號的并行處理,這也是大腦的關鍵特征之一。


吳華強教授表示,此次是微電子和醫學領域的交叉研究與合作,為腦機接口技術帶來了更多的可能性。

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