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芯片向大脑进化走向应用

芯片向大脑进化走向应用
来源:OFweek电子工程网 时间:2014-09-02
  • OFweek 电子工程 网讯:1982年时,夸贝纳·博亨(Kwabena Boahen)有了台电脑,那时他还只是个生活在加纳首都阿克拉的十几岁少年。“那真的是一台非常酷的设备,”他回忆道。但当博亨弄清楚电脑内部的运作机制时,他反倒没有感觉特别震撼。“搞清楚了中央处理器是如何不断地来回传输数据后,我心想,‘天呐!电脑需要一直疯狂的工作’。”他本能地感觉到,电脑需要在设计中多一些“非洲”特色的设计:分布更加广范,多一些流动性,少一些严格限定。

    如今,作为美国斯坦福大学的一名生物工程师,博亨和其他一些研究人员组成了一个小团队,正在试图通过模仿大脑,创造出理想中的这种计算机运行模式。

    大脑运行的节能效果显著,并且其运算能力足以挑战世界上的超级计算机,尽管它依赖的组件并不完美:神经元非常缓慢、多变,并且很混乱。在一个比鞋盒还小的区域内,大脑能完成理解语言、抽象推理、控制运动甚至更多任务,功耗却比家用灯泡还小,并且没有任何类似于中央处理器的微小处理器。

    为了使硅 芯片 也能像大脑一样,研究人员正在构建非数字化的芯片系统,使其尽可能像真正的神经元网络一样发挥作用。几年前,博亨设计了一个叫做“神经网格”(Neurogrid)的装置,用它来模拟100万个神经元的活动,模拟的数量,几乎和蜜蜂大脑里的神经元一样多。到今天,“神经形态技术”(neuromorphic technology)经过四分之一个世纪的发展,距离实际应用终于不远了。该技术有望用于任何低功耗和小体积的设备上,从智能手机、机器人到人造眼睛和耳朵。过去5年里,这样的应用前景吸引了众多的研究者投身于该领域,美国和欧洲的机构已为此投入数亿美元的研究经费。

    瑞士神经信息学研究所(Institute of Neuroinformatics,INI)的贾科莫·因迪韦里(Giacomo Indiveri)认为,神经形态设备也为神经科学家提供了强大的研究工具。在真实的物理系统中,通过观察神经模型具备或者缺失了哪些功能,“科学家就能了解大脑结构为何会是这样”。

    博亨称,神经形态解决方案应该会有助于突破摩尔定律的限制。长期以来,每隔两年左右,计算机芯片制造商就需要在给定的空间内,增加一倍数量的 晶体管 。对芯片空间的利用已经趋向于极致,很快,硅芯片上的电路就会因为太小、太紧密,无法传输“纯净”的信号:电子会从各种元件中“泄漏”,致使硅芯片和神经元一样混乱。一些研究人员希望,通过使用软件补丁的方式来解决这个问题,例如借用类似于统计学上的误差修正这样的技术,来使互联网平稳运转。但终,博亨说,有效的解决方案还是存在于我们的大脑中——一个在数百万年前就已经出现的东西。

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