I ricercatori ottengono la plasticità sinaptica neuronale e la simulazione della rete neurale basata sull'induttore

Il cervello umano è un neurone da 10 ^ 11 e 10 costituiti da un sinaptica fortemente interconnesso ~ 15 ^, massicciamente parallelo, complessa struttura di rete della variabile nella rete neurale, i neuroni del cervello è considerato un motore di calcolo, accetta input da parallelo, migliaia di sinapsi collegate ai processi di plasticità sinaptica dendritiche è quello di produrre un cambiamento biologico pesi sinaptici da un modello specifico di attività sinaptica, questo processo è considerato il cervello impara e memoria sorgente analogica plasticità sinaptica e l'apprendimento, la costruzione di reti neurali artificiali, è la chiave per il futuro realizzazione di neuromorfo cervello-computer. Negli ultimi anni, con l'aumento della tecnologia di intelligenza artificiale e l'emergere di nuovi dispositivi elettronici, utilizzando un unico dispositivo elettronico simulazione neurone plasticità sinaptica e l'apprendimento, la formazione di una nuova ricerca d'avanguardia - sinapsi Elettronica (sinaptica Elettronica).

Attualmente, l'elettronica analogica principale sinaptica termina dispositivo resistivo (memristor) e dispositivo resistivo tre terminali (transistore ad effetto di campo) per funzione sinaptica. Pesi sinaptici e la resistenza variabile del peso di questi dispositivi (sporgente cambiamenti nella forza di connessione tocco) è molto simile, è stato utilizzato con successo per simulare la plasticità sinaptica e l'apprendimento. di recente, l'Istituto di Fisica, Accademia Cinese delle Scienze / Pechino laboratorio nazionale per la Fisica della Materia nazionale Centro di ricerca per magnetica gruppo Sun Yang di ricerca primo proposto l'elemento circuitale non volatile internazionale basato sull'effetto accoppiamento magnetico - memoria coupled device (memtranstor) un tale dispositivo è definita da una relazione lineare tra la carica e il flusso magnetico, che è accoppiato al valore stato elettrico rappresentano, può essere data da un valore di tensione del dispositivo di misurazione giunto magnetico. in lavori precedenti, Sun Yang erano basate su gruppi di ricerca hanno dimostrato con successo memoria accoppiato alla memoria a due stati a temperatura ambiente, funzioni di memoria multi-stato e operazioni logiche booleane. Rispetto ai dispositivi resistivi, il dispositivo di memoria ha il vantaggio di un minore consumo energetico.

Recentemente, le montagne Sun Yang gruppo di ricerca Professore Associato Shang, Ph.D. Shen vedere Xin e collaboratori Accademia Cinese delle Scienze, Fisica ricercatore Shen Bao-gen, professore Università Normale di Pechino Wang Shouguo fatto nuovi progressi nella memoria dell'applicazione accoppiata di, ricordando con successo l'accoppiamento viene utilizzato in conflitto toccare campo dell'elettronica. essi Ni / PMN-PT avente un effetto di accoppiamento rt grande dispositivo di memoria accoppiata magnetico / Ni regolando la tensione di trigger impulso e la frequenza degli impulsi di realizzare un continuo cambiamento reversibilmente valori accoppiati elettricamente, simulazione neurite toccare aumento di peso e diminuire il comportamento. studi di neurobiologia hanno dimostrato che l'apprendimento sinaptico Herb seguire la legge, che pesi sinaptici variano a seconda stimolare l'attività dei neuroni, prima e dopo connessioni sinaptiche. innescano tensione di impulso della forma d'onda attraverso la progettazione, e le due forme d'onda di impulsi sono sovrapposte per ottenere una sequenza di impulsi dipendente comportamento plasticità sinaptica plasticità (la STDP) è. su questa base, hanno costruito una rete neurale basato su 4 * 4 accoppiato di memoria, l'apprendimento rumore casuale, l'analogo La funzione di apprendimento statico e dinamico dell'immagine. Lo studio per la prima volta nel mondo utilizza il memristor per simulare la plasticità sinaptica e la funzione di apprendimento, Viene dimostrata la fattibilità della costruzione di una rete neurale a bassa potenza basata su un dispositivo di memoria, che fornisce un approccio completamente nuovo per lo sviluppo dell'elettronica sinaptica e dell'elaborazione cerebrale.

Risultati di ricerca rilevanti pubblicati in materiali avanzati. La ricerca è stata finanziata dalla National Natural Science Foundation, dal Ministero della scienza e della tecnologia e dall'Accademia delle scienze cinese.

La figura 1.a, elementi di base del circuito, b, Yi disaccoppiatore curva caratteristica, c, memoria di lavoro diagramma accoppiati; d, tensione accoppiamento magnetico (VME) e l'elettrodo con il campo magnetico cambia direzione.

La figura 2.a, sinapsi schematiche, b, eccitazione / inibizione dei potenziali postsinaptici (EPSP / IPSP) con i cambiamenti di impulso di trigger in tensione, c, 2,5 kV / cm impulso di tensione di trigger EPSP / IPSP impulso d'innesco con il numero di condizioni cambiare.

Figura 3.a, b, plasticità dipendente dalla temporizzazione degli impulsi e la corrispondente forma d'onda di trigger pulse c, d, durata degli impulsi dipendente dalla forma semplificata di plasticità e dalla corrispondente forma d'onda di trigger pulse.

Figura 4.a, diagramma di rete neurale, b, diagramma di forma d'onda dell'impulso di trigger, c, apprendimento della rete neurale prima e dopo la distribuzione del peso sinaptico, d, precisione di apprendimento del valore di saturazione con il numero di pixel di rumore cambia.

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