韓國科學(xué)技術(shù)研究院團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一款超小型計(jì)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(xí)和糾錯(cuò)能力。這項(xiàng)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)通常將數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)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(shí)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(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)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(shí)識(shí)別異常活動(dòng)，且無需依賴云端服務(wù)器；在醫(yī)療設(shè)備中，它可以實(shí)時(shí)分析健康數(shù)據(jù)，提供及時(shí)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(jì)算芯片的掃描電子顯微鏡圖像（左）。為實(shí)時(shí)人工智能實(shí)現(xiàn)而開發(fā)的硬件系統(tǒng)（右）。

此次研制的計(jì)算芯片一大亮點(diǎn)在于其自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。它可以自動(dòng)糾正由非理想特性引發(fā)的錯(cuò)誤。例如，在視頻流處理過程中，芯片能夠?qū)W會(huì)區(qū)分移動(dòng)物體與背景，并隨著時(shí)間不斷優(yōu)化這一能力。這種自學(xué)習(xí)機(jī)制已被證明可以在實(shí)時(shí)圖像處理中，達(dá)到與理想計(jì)算機(jī)模擬相媲美的準(zhǔn)確性，標(biāo)志著一個(gè)既可靠又實(shí)用的類腦組件系統(tǒng)的完成。

研究團(tuán)隊(duì)通過設(shè)計(jì)一種高可靠性憶阻器實(shí)現(xiàn)了對電阻變化的精確控制，并創(chuàng)建了一個(gè)高效系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)過程，從而避免了復(fù)雜補(bǔ)償步驟的需求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了這種支持實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)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(xiàng)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(qiáng)了隱私保護(hù)，還提高了能源效率。這款基于憶阻器的計(jì)算芯片代表著向更先進(jìn)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。