國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《自然 · 電子》近日發(fā)表的一項(xiàng)新研究顯示，憶阻器能像人腦神經(jīng)元一樣同時(shí)計(jì)算和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并以超低功耗有效解決人工智能醫(yī)療診斷問(wèn)題。
該研究用憶阻器加速機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，訓(xùn)練所需能耗僅有基于數(shù)字 CMOS 方法的十萬(wàn)分之一。這展示了憶阻器在低功耗或網(wǎng)絡(luò) “邊緣”應(yīng)用的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
相關(guān)論文已發(fā)表于本月《自然 · 電子》期刊上，其題目為《利用馬爾可夫鏈蒙特卡羅抽樣的固有憶阻器可變性進(jìn)行原位學(xué)習(xí)（In situ learning using intrinsic memristor variability via Markov chain Monte Carlo sampling）》。
一、模擬人腦神經(jīng)元突觸的新興存儲(chǔ)技術(shù)
憶阻器是一種低功耗非易失性存儲(chǔ)技術(shù)，可模擬神經(jīng)元的一些基本特性。
大約 50 年前，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校教授蔡少棠在 1971 年已經(jīng)預(yù)言了這一技術(shù)的存在。
但直到 2008 年，惠普實(shí)驗(yàn)室發(fā)表了基于 TiO2 的阻變存儲(chǔ)器（RRAM）器件的論文，憶阻器才被首次研發(fā)創(chuàng)造出來(lái)。
憶阻器本質(zhì)上是電開(kāi)關(guān)，在電源關(guān)閉后，能記住它們是打開(kāi)還是關(guān)閉的。和人腦神經(jīng)元之間的突觸相似，其電導(dǎo)率的增強(qiáng)或減弱由過(guò)去多少電流經(jīng)過(guò)決定。
理論上，憶阻器可以像神經(jīng)元一樣，能同時(shí)計(jì)算和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。因此，研究人員認(rèn)為，憶阻器可以大大減少傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)在處理器和存儲(chǔ)器之間來(lái)回傳輸數(shù)據(jù)所損耗的能量和時(shí)間。
這種設(shè)備也可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中很好地工作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種使用合成突觸和神經(jīng)元來(lái)模擬人類(lèi)大腦學(xué)習(xí)過(guò)程的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
二、相較傳統(tǒng)數(shù)字 CMOS 器件，能耗降低 5 個(gè)數(shù)量級(jí)
憶阻器應(yīng)用的一個(gè)挑戰(zhàn)是這些器件的隨機(jī)可變性。
這項(xiàng)研究的第一作者、法國(guó)格勒諾布爾阿爾卑斯大學(xué)的電氣工程師托馬斯 · 達(dá)爾加蒂（Thomas Dalaty）說(shuō)，憶阻器的電阻或?qū)щ娦运饺Q于連接兩個(gè)電極的少量原子，這使它們的電性能很難控制。
憶阻器是通過(guò)高電導(dǎo)開(kāi)態(tài)和低電導(dǎo)關(guān)態(tài)之間循環(huán)編程的。通常，由于器件內(nèi)部固有的隨機(jī)過(guò)程，憶阻器的電導(dǎo)率可能會(huì)在一個(gè)開(kāi)啟狀態(tài)和下一個(gè)開(kāi)啟狀態(tài)之間變化。
但如果憶阻器開(kāi)關(guān)次數(shù)足夠多，每個(gè)憶阻器的電導(dǎo)率就會(huì)遵循 “鐘形曲線”模式。
研究人員透露，他們可以實(shí)現(xiàn)一種被稱為馬爾科夫鏈蒙特卡羅（MCMC，Markov chain Monte Carlo）采樣算法，來(lái)積極利用憶阻器這種可預(yù)測(cè)的行為，解決一些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。
與傳統(tǒng)數(shù)字 CMOS 電子器件的性能相比，達(dá)爾加蒂團(tuán)隊(duì)的憶阻陣列能耗足足降低了 5 個(gè)數(shù)量級(jí)（10 萬(wàn)倍）。
達(dá)爾加蒂解釋說(shuō)，10 萬(wàn)倍的差異相當(dāng)于 “世界上最高的建筑哈利法塔與一枚硬幣的高度之差”，這是因?yàn)閼涀杵鞑恍枰谔幚砥骱痛鎯?chǔ)器之間來(lái)回傳輸數(shù)據(jù)，節(jié)約了大量時(shí)間和能耗。
三、心率異常檢出率高于傳統(tǒng)非憶阻器電子技術(shù)
憶阻器的一個(gè)潛在應(yīng)用是能夠在網(wǎng)絡(luò) “邊緣”進(jìn)行學(xué)習(xí)、調(diào)整和操作的設(shè)備，如嵌入式系統(tǒng)、智能家居設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）節(jié)點(diǎn)等低功耗設(shè)備。達(dá)爾加蒂認(rèn)為，憶阻器可以幫助邊緣學(xué)習(xí)設(shè)備成為現(xiàn)實(shí)。
“當(dāng)前邊緣學(xué)習(xí)是不可能的，因?yàn)槭褂矛F(xiàn)有硬件執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)所需的能量，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于邊緣可用的能量?！彼忉屨f(shuō)，“邊緣學(xué)習(xí)（使用憶阻器）…… 可能會(huì)打開(kāi)以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)的全新應(yīng)用領(lǐng)域?！?/p>
在研究中，利用憶阻器的隨機(jī)可變性，研究人員使用由 16384 個(gè)憶阻器組成的陣列實(shí)現(xiàn)馬爾科夫鏈蒙特卡羅采樣，從心電圖記錄中執(zhí)行惡性組織識(shí)別和心律異常檢測(cè)任務(wù)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相比基于傳統(tǒng)非憶阻器電子技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這種新方法的檢出率更高。
該研究團(tuán)隊(duì)還使用他們的陣列來(lái)解決診斷惡性乳腺組織樣本等圖像識(shí)別任務(wù)。
未來(lái)，邊緣學(xué)習(xí)憶阻器的潛在應(yīng)用可能包括植入醫(yī)療早期預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以適應(yīng)患者隨時(shí)間變化的狀態(tài)。
達(dá)爾加蒂說(shuō)，他們正在尋找那些真正受能源限制而無(wú)法實(shí)現(xiàn)的邊緣應(yīng)用。
在他看來(lái)，下一個(gè)大的挑戰(zhàn)是將將所有的功能整合到一個(gè)可在實(shí)驗(yàn)室外部應(yīng)用的單一集成芯片上，而這種芯片可能還需要幾年的時(shí)間才能問(wèn)世。
結(jié)語(yǔ)：憶阻器領(lǐng)域發(fā)展迅速，研發(fā)競(jìng)賽已經(jīng)開(kāi)始
據(jù)了解，自惠普憶阻器原型問(wèn)世以來(lái)，國(guó)際研究迅速升溫，至今已有百余所研究機(jī)構(gòu)參與。不僅英、德、韓等國(guó)相繼加入，Intel、IBM 等工業(yè)巨頭也在美國(guó)軍方支持下砸下重金。
雖然在我國(guó)由于學(xué)科交叉、產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)聯(lián)系不緊密等原因發(fā)展較為落后。不過(guò)華中科技大學(xué)、清華、北大、國(guó)防科大和中科院微電子所等單位已經(jīng)聯(lián)合申報(bào)了項(xiàng)目，并且已經(jīng)有所成就。
國(guó)防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院教授徐暉如此評(píng)價(jià)道：“憶阻器帶來(lái)的變革，將在世界電子科技領(lǐng)域引發(fā)一場(chǎng)基礎(chǔ)性的影響重大的競(jìng)賽?！?/p>
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