法國研究人員開發(fā)出一種可以自主學(xué)習(xí)的人工突觸。他們還創(chuàng)建了物理模型，這對開發(fā)更復(fù)雜的電路至關(guān)重要。這一結(jié)果昨天發(fā)表在《自然通訊》上，仿生學(xué)領(lǐng)域的一個重要目標(biāo)是模擬人腦，“從大腦的功能和運(yùn)作中獲得靈感，設(shè)計(jì)出更多的智能機(jī)器。這在信息科學(xué)中有著廣泛的應(yīng)用。用于處理特定任務(wù)（如圖像識別）的算法受到仿生學(xué)的啟發(fā)。但他們使用了大量的能量，法國研究人員最近在文森特·加西亞的帶領(lǐng)下在這一領(lǐng)域取得了突破：直接創(chuàng)建一個可以在芯片上學(xué)習(xí)的人工突觸，以及一個可以解釋其學(xué)習(xí)能力的物理模型。這項(xiàng)研究為人工神經(jīng)突觸網(wǎng)絡(luò)的建立和更快速有效的人工智能系統(tǒng)的開發(fā)打開了一扇大門。人工突觸結(jié)構(gòu)圖人腦的學(xué)習(xí)過程與突觸密切相關(guān)，突觸起著連接神經(jīng)元的作用。突觸被激活的越多，它們之間的聯(lián)系就越強(qiáng)，它們的學(xué)習(xí)也就越好。研究人員從這個機(jī)制中獲得靈感，設(shè)計(jì)了一種叫做記憶電阻器的人工突觸。納米電子元件由兩個電極和夾在它們之間的一層鐵電材料組成。后者的電阻可以通過類似于神經(jīng)元電信號的電壓脈沖來調(diào)節(jié)。如果電阻低，突觸連接就強(qiáng)；如果電阻高，突觸連接就弱。盡管世界上許多頂級實(shí)驗(yàn)室都在研究人工突觸，但這些裝置的工作原理基本上還是未知的。法國研究人員的主要貢獻(xiàn)是建立了一個物理模型，可以預(yù)測人工突觸是如何工作的第一次。有了這個模型，就有可能創(chuàng)造出更復(fù)雜的系統(tǒng)，比如一系列與這些記憶器相連的人工神經(jīng)元雷鋒已經(jīng)了解到，作為歐盟ulpec h2020研究項(xiàng)目的一部分，這一發(fā)現(xiàn)將用于新相機(jī)上的實(shí)時輪廓識別：除非觀察到視角的變化，否則像素將保持非活動狀態(tài)。這種數(shù)據(jù)處理過程消耗更少的能量，可以更快地檢測到選定的目標(biāo)。雷鋒了解到，參與研究的學(xué)者分別來自CNRS/Thales物理聯(lián)合研究室、波爾多大學(xué)、巴黎第11大學(xué)、埃弗里大學(xué)和阿肯色大學(xué)。

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