韓國科學(xué)技術(shù)研究院團隊開發(fā)了一款超小型計算芯片，該芯片基于下一代神經(jīng)形態(tài)半導(dǎo)體技術(shù)，具備自我學(xué)習和糾錯能力。這項突破性的研究成果在線發(fā)表在最新一期《自然·電子學(xué)》雜志上。

傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)通常將數(shù)據(jù)處理與存儲功能分開，導(dǎo)致在處理如人工智能（AI）這樣復(fù)雜任務(wù)時效率不高。而新研發(fā)的憶阻器集成系統(tǒng)模仿了人類大腦的信息處理模式，能夠同時進行數(shù)據(jù)存儲和計算，這使其比現(xiàn)有系統(tǒng)更加高效。這種系統(tǒng)可以應(yīng)用于智能安全攝像頭中，即時識別異�；顒樱�且無需依賴云端服務(wù)器；在醫(yī)療設(shè)備中，它可以實時分析健康數(shù)據(jù)，提供及時的診斷輔助。

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配備高可靠性無選擇器32×32憶阻器交叉陣列的計算芯片的掃描電子顯微鏡圖像（左）。為實時人工智能實現(xiàn)而開發(fā)的硬件系統(tǒng)（右）。

此次研制的計算芯片一大亮點在于其自適應(yīng)學(xué)習能力。它可以自動糾正由非理想特性引發(fā)的錯誤。例如，在視頻流處理過程中，芯片能夠?qū)W會區(qū)分移動物體與背景，并隨著時間不斷優(yōu)化這一能力。這種自學(xué)習機制已被證明可以在實時圖像處理中，達到與理想計算機模擬相媲美的準確性，標志著一個既可靠又實用的類腦組件系統(tǒng)的完成。

研究團隊通過設(shè)計一種高可靠性憶阻器實現(xiàn)了對電阻變化的精確控制，并創(chuàng)建了一個高效系統(tǒng)來實現(xiàn)自學(xué)習過程，從而避免了復(fù)雜補償步驟的需求。實驗結(jié)果驗證了這種支持實時學(xué)習和推理的下一代神經(jīng)形態(tài)半導(dǎo)體集成系統(tǒng)的商業(yè)化潛力，為克服現(xiàn)有技術(shù)限制提供了創(chuàng)新解決方案。

這項技術(shù)有望改變AI在日常裝置中的應(yīng)用方式，讓AI任務(wù)能夠在本地環(huán)境中得到快速處理，不僅提升了速度、增強了隱私保護，還提高了能源效率。這款基于憶阻器的計算芯片代表著向更先進的人工智能硬件邁出的重要一步，預(yù)示著未來智能設(shè)備性能的巨大飛躍。