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忆阻器基感知计算研究获进展

发布时间:2020-11-22 20:04:22

  

在生物体中,感觉神经系统是本体与外界环境相互作用的基本信息感知系统。对生物体关于生存环境的信息进行筛选和过滤,主要是基于感官神经系统的习惯化功能。当前,人类社会正从信息化向智能化演进。智能化社会需要一个高效、智能的信息感知系统,对感知的海量信息进行有效筛选、处理和决策,对重复出现的无意义信息进行有效过滤。因此,构建基于生物感官神经系统功能特性的具有生物现实性的高效智能信息感知系统将成为一个重要的趋势。

近日,中国科学院院士、中国科学院微电子研究所微电子重点实验室研究员刘明团队。提出基于记忆基底实现具有习惯化特性的人工联觉神经系统的方案,利用习惯化这一生物学习规则构建习惯化脉冲神经网络,该网络可应用于机器人自主巡航避障。

研究团队基于莫特存储器和传感器构建感觉神经元,实现检测和传输外部信号的基本功能,后者能够感知外部的模拟信号并将其转化为实时的动态脉冲信号。感觉神经元进一步通过突触元件与中继神经元连接,构建习惯化感知系统。这种突触元件具有连续刺激加权的习惯化演化趋势,进而影响感受神经元信号向中继神经元传输的效率,使中继神经元的输出呈现降频特性(即习惯化特性)。基于这一习惯化特性,团队进一步构建了习惯化脉冲神经网络来实现机器人的避障功能。测试结果表明,由习惯化学习规则构建的基于忆阻器的人工感官神经系统能够有效提高机器人的避障效率(图b)。此外,习惯化的感官神经系统可以通过其他传感器应用于各种感知系统,如嗅觉、味觉、视觉、听觉等。通过实现对生物现实的感知系统,可望实现更具生物智能的终端系统。

相关研究成果发表于“先进材料”奖(advancedmaterials,doi:10.1002/adma.202004398),微电子所博士研究生吴祖恒、陆继凯为论文共同第一作者,微电子所研究员刘琦为论文通讯作者。研究得到科技部、国家自然科学基金委、中国科学院和之江实验室的支持。

a、忆阻器习惯化感觉神经系统图及系统反应特性。b、基于忆阻器的习惯化脉冲神经网络在提高机器人避障效率上的验证

来源中国科学院微电子研究所

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