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清华团队提出新式脑机接口,成效提高400多倍

现有大多数脑机接口的信号处理模块选用的是传统的冯 · 诺伊曼结构。处理信号的过程中,需要将模仿神经信号转化成数字信号,之后再进行处理。这种信号处理方式与大脑的工作方式不同,转化和紧缩会形成大功耗和信号推迟,还会导致信息丢掉、难处理并行核算,然后下降信号处理的准确性。

现在,科学家开端测验仿生规划,以更好地处理大容量的神经模仿信号。

清华大学微纳电子系、未来芯片技能高精尖立异中心的钱鹤、吴华强教授团队与医学院洪波教授团队最近完成了一种新方案——依据回忆电阻器的神经信号剖析体系。相关效果于 8 月 25 日宣布在 Nature Communication 上。

图 | 使用忆阻器阵列进行神经信号剖析,完成高效的脑机接口 (来历:Nature Communications)

这是钱鹤和吴化强团队关于忆阻器使用的新效果。此前在本年 2 月份,其团队研发了依据多个忆阻器阵列的存算一体体系,在该体系上高效运行了卷积神经网络算法,成功验证了图像识别功用。相关效果在《天然》上在线宣布。

图 | 全硬件完成的忆阻器卷积神经网络的神经形状核算可以打破传统核算架构,在完成高并行度的一起明显下降功耗。

图 | 依据忆阻器的新式脑机接口

忆阻器和 Resistor组成。1971 年,加州大学伯克利分校教授蔡少棠依据电子学理论预言,存在继电阻、电容、电感之后的第四种电路根本元件,这种根本原件可以表明磁通与电荷之间的联系。

2008 年,惠普公司以两层二氧化钛薄膜制造出了忆阻器元件,当电流经过期,电阻会随之产生改动。电流中止后,电阻会停留在此前的值,直到接收到反向的电流电阻值才会被重写。这种对电流状况改变的捕捉,与大脑突触的可塑性具有相似性,而且两者都是经过离子运动完成的。

忆阻器的特性让其能直接处理模仿信号,经过忆阻器的阵列,可以进一步完成信号的并行处理,这也是大脑的要害特征之一。

吴华强教授表明,此次是微电子和医学范畴的穿插研讨与协作,为脑机接口技能带来了更多的可能性。

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