据悉, 人脑约有一千亿个神经元, 神经元通过100万亿突触传递指令, 使大脑能够以闪电般的速度识别图案, 完成记忆并执行其它学习任务. 新兴领域 '神经形态计算' 的研究人员试图设计出像人脑一样工作的计算机芯片, 通过模拟信号工作, 类似于神经元. 通过这种方式, 小型神经形态芯片可以像大脑一样有效地处理数以百万计的并行计算, 而目前只有大型超级计算机才可能实现. 这种便携式人工智能方法中亟待解决的问题便是神经突触.
研究人员利用硅锗制成人造突触组成的神经形态芯片, 每个芯片由 '输入/隐藏/输出神经元' 组成, 每个神经元通过基于细丝的人造突触连接到其它 '神经元' . 每个突触约25纳米, 且之间离子流的差异仅为4%, 是目前实验室能达到的最一致的装置, 也是演示人工神经网络的关键. 随后研究人员进行人造神经网络的计算机模拟, 识别手写样本, 其准确率达到了95%, 而现有软件算法的精度为97%.
该团队正在模拟基础上制作真正可执行识别手写任务的神经形态芯片, 并期望利用其人工突触设计制造更小型, 便携式的神经网络设备用于执行复杂计算, 最终实现利用指甲盖大小的芯片代替超级计算机.