Les chercheurs atteignent la plasticité synaptique neuronale et la simulation de réseau neuronal basée sur l'inducteur

Le cerveau humain est un neurone de 10 ^ 11 et 10 constitués d'un Synaptic fortement interconnectés ~ 15 ^, massivement parallèle, la structure de réseau complexe de la variable dans le réseau de neurones, les neurones du cerveau est considéré comme un moteur de calcul, il accepte une entrée de parallèle, des milliers de synapses connectées à des processus de plasticité synaptique dendritiques est de produire un changement biologique poids synaptiques par un motif spécifique de l'activité synaptique, ce procédé est considéré comme le cerveau apprend et mémoire source analogique de la plasticité synaptique et l'apprentissage, la construction de réseaux de neurones artificiels, est la clé de la réalisation future du cerveau-ordinateur neuromorphic. Ces dernières années, avec la montée de la technologie de l'intelligence artificielle et l'émergence de nouveaux appareils électroniques, en utilisant un dispositif électronique unique simulation NEURON de la plasticité synaptique et l'apprentissage, la formation d'une nouvelle recherche de pointe - synapses Electronics (électronique synaptique).

À l'heure actuelle, le principal synaptique de l'électronique analogique se termine dispositif résistif (memristor) et un dispositif résistif à trois bornes (transistor à effet de champ) à la fonction synaptique. Poids synaptique et la résistance variable du poids de ces dispositifs (saillie des changements dans la connexion tactile) est très similaire, a été utilisé avec succès pour simuler la plasticité et l'apprentissage synaptique. récemment, l'Institut de physique, Académie chinoise des sciences / Beijing laboratoire national de la matière condensée physique Centre national de recherche pour magnétique groupe de recherche Sun Yang d'abord proposé l'élément international de circuit non-volatile sur la base de l'effet de couplage magnétique - dispositif à couplage de mémoire (memtranstor) un tel dispositif est défini par une relation non linéaire entre la charge et le flux magnétique, qui est couplée à la valeur d'état électrique représentent, peut être donné par une valeur de tension du dispositif de mesure du couplage magnétique. dans des travaux antérieurs, Sun Yang étaient basés sur des groupes de recherche ont mémoire démontré avec succès couplé au stockage de deux états à température ambiante, les fonctions de mémoire à états multiples et des opérations logiques booléennes. par rapport au dispositif résistif, mémoire couplée a l'avantage d'une faible consommation électrique.

Récemment, les montagnes Groupe de recherche sur Sun Yang Professeur agrégé Shang, Ph.D. Shen voir Xin et collaborateurs de l'Académie chinoise des sciences, physique chercheur Shen Bao-gen, Université Normale de Beijing professeur Wang Shouguo fait de nouveaux progrès dans le couplage mémoire d'application couplée de, rappelant avec succès est utilisé en conflit toucher domaine de l'électronique. ils Ni / PMN-PT ayant un dispositif à couplage effet de couplage magnétique grand rt / Ni mémoire en réglant la tension de déclenchement de l'impulsion et la fréquence des impulsions pour obtenir un changement en continu de manière réversible des valeurs couplées électriquement, simulation neurites toucher augmentation du poids et réduire les comportements. les études de neurobiologie ont montré que l'apprentissage synaptique suivre la loi Herb, que les poids synaptiques varient en fonction de stimuler l'activité des neurones avant et après les connexions synaptiques. ils déclenchent la forme d'onde de tension d'impulsion grâce à la conception, et les deux formes d'ondes d'impulsions sont superposées pour obtenir un comportement de la plasticité synaptique dépendante de la séquence d'impulsions de plasticité (le STDP) est. sur cette base, ils ont construit un réseau neuronal basé sur la mémoire couplée 4 * 4, l'apprentissage du bruit aléatoire, l'analogue La fonction d'apprentissage image statique et dynamique.L'étude pour la première fois dans le monde en utilisant le memristor pour simuler la plasticité synaptique et la fonction d'apprentissage, A démontré la faisabilité de la construction mémoire de faible puissance couplé réseau de neurones, un cerveau synaptique comme l'électronique et fournit une nouvelle approche pour le développement de la technologie informatique.

Résultats de recherche pertinents publiés dans Advanced Materials. La recherche a été financée par la Fondation nationale des sciences naturelles, le ministère de la science et de la technologie et l'Académie chinoise des sciences.

1.a figure, les éléments du schéma de base; b, la courbe caractéristique de Yi, c, schéma couplé mémoire de travail; d, la tension de couplage magnétique (VME) et l'électrode avec le champ magnétique change de direction.

2.a figure, les synapses schématiques, b, excitation / inhibition des potentiels post-synaptiques (EPSP / IPSP) avec les changements d'impulsions de déclenchement de tension; c, 2,5 kV / cm EPSP de déclenchement de tension d'impulsion / IPSP impulsion de déclenchement avec le nombre de conditions dans Changer

3.a figure, b, et la forme d'onde d'impulsion de déclenchement de synchronisation dépendant de la plasticité impulsion correspondante. C, d, impulsions de synchronisation dépendant de la plasticité sous une forme simplifiée et la forme d'onde d'impulsions de déclenchement correspondant.

Figure 4.a, schéma de réseau de neurones, b, diagramme de forme d'onde de pouls de déclenchement, c, apprentissage de réseau neuronal avant et après la distribution du poids synaptique, d, apprentissage de la précision de la valeur de saturation avec le nombre de changements de pixels de bruit.