提速100万倍！《科学》：麻省理工研发“人造突触2.0”，实现深度学习新突破
人类神经系统里的突触可帮助我们建立新旧知识的链接，迅速作出决策等。不过现在科学家也研发出一种人造突触，为AI高效率的运算提供技术上的支撑。
7月28日，麻省理工的研究团队在顶刊《自然》上发表了一篇论文，介绍了一种人造突触。这种突触可以令深度学习系统的运行处理速度比以往的版本快100万倍。
研究人员介绍，这种人工“神经元”又称“质子可编程电阻器”，采用的是一种名为“无机磷硅玻璃”(PSG)的无机材料。它可以像数字神经网络一样执行运算。另外，这种无机材料与硅制造技术兼容，独特的兼容性使制造纳米级设备成为可能，并将促进其的商用化进程。
研究作者之一，麻省理工材料科学与工程系的教授Bilge Yildiz介绍，“该装置的工作机制是将最小的离子质子电化学插入绝缘氧化物中，以调节其电子导电性。因为我们正在使用非常薄的设备，我们可以通过使用强电场来加速这种离子的运动，并将这些离子设备推到纳秒级的运行状态。”
科学家称，这种人造突触有望模拟神经科学中推断的神经回路，并突触可塑性规则，超越深度神经网络。
该论文题为“Nanosecond protonic programmable resistors for analog deep learning”，目前已经发表在国际学术顶刊《Science》上。
前瞻经济学人APP资讯组
论文原文：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abp8064
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