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[原创] 工程师做出了像人脑一样存储数据的芯片

2019-11-05 14:00:10 来源: 半导体行业观察

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来源：本文由公众号半导体行业观察（ID：icbank）翻译自「 createdigital 」，作者： Jonathan Bradley，谢谢。

人脑是一个极其强大而复杂的器官，其计算能力远远超过了当今最强大的机器。

预估表示，人脑大概具有超过1000亿个神经元和160万亿个突触。这些是电信号触发之间的连接，产生了构成思考的感觉。

现在，皇家墨尔本理工学院（RMIT）的工程师已经将这些过程复制到了电子芯片上，并创建了可以存储和擦除信息的电路，其方式与人脑能够创建和忘记的记忆相同。

RMIT研究研究员Taimur Ahmed告诉create：“这些神经元通过网络相互连接，并且彼此通信。”

“如果您观察两个神经元，当它们相互结合时，它们就会开始记忆。而且，随着时间的流逝，或者由于不同的原因（例如神经失调），当这种结合减弱或结合之间断开时，人脑就会失去这种记忆。”

在电子芯片中模仿这一过程，不仅使工程师能够设计出根本上较小的计算机存储系统，而且还将为神经病学研究人员提供研究记忆和思维障碍（例如痴呆症或阿尔茨海默氏病）的新方法。

“这两者是相互联系的，” RMIT高级讲师兼团队负责人Sumeet Walia博士告诉 create。

“在我们所做的研究中，我们实际上更专注于神经行为。但是在过去的几年中，当我们开始进行这项工作的时候，它实际上是作为一种小型化和高密度数据存储技术而开始的。”

Walia和Ahmed的技术巧妙地使用了一种被称为黑磷的、原子稀薄的感光材料，

“当我们使用这种材料时，我们发现针对不同颜色光，它们非常独特的电响应，” Walia解释说。

“然后我们认为，好吧，这是非常独特的，我们可以用它来模仿神经连接和断开连接。”这种模拟断开连接的能力对这项技术至关重要。

Ahmed说：“如果我们……将此材料暴露于紫外线下，它将给我们带来正光电流。”

“而且，如果我们用更长的波长（例如，蓝色波长或绿色波长）照射相同的材料，那么它将给我们带来负电脉冲。”

黑磷之所以可以这样工作，是因为其表面存在缺陷，而光电子通常会出现问题。

Walia说：“缺陷可以做的就像是电荷携带者的陷阱地带（trap sites）。”

“普通的无缺陷（defect-free）材料会发生什么情况，当您发光时，由于光产生的任何电流都会一直上升-因此，由于向材料提供外部能量，因此会增加产生的电流。但是，当存在某些类型的缺陷并耦合一定波长的光时，这些缺陷实际上会捕获那些电荷载流子。因此，对于特定颜色的光，您的电流实际上会下降。”

黑磷优于石墨烯等其他超薄材料的一个优点是它不导电。Ahmed说他解释说：“您可以改变材料的带隙并将其用作半导体。”

尽管该技术仍处于早期阶段，但Walia表示，它最终可能会将数字存储设备缩小到非常之小。

他说：“如果您可以使用小得多的材料，但打包更多数据，则将获得更高密度的存储。”

“就到达那里而言，圣杯（holy grail）正在达到PB级。”

该技术还可以帮助神经科学家更好地了解大脑的工作原理。“关于大脑有很多未知数，”艾哈迈德说。

“例如，为了研究大脑的功能或神经元的功能，神经科学家通常所做的是他们将对大脑进行开放性手术，然后将其取出脑细胞，然后将它们试管或培养皿中的细胞或神经元。”

甚至侵入性较小的方法（例如用于帮助人们经历记忆丧失的方法）也给研究人员带来了问题。

艾哈迈德解释说：“例如，它们使大脑暴露于电磁辐射之下，而电磁辐射会影响整个大脑。”

但是，使用光瞄准特定的神经元可以使研究人员修改或控制这些神经元的功能。

“您可以在芯片上拥有像大脑一样的东西，可以用来更好地理解这些神经疾病，” Walia说。

“这将使我们的神经生物学家或神经科学家在尝试进行更大胆的实验并了解大脑在基本水平上的行为时具有更大的灵活性。”

艾哈迈德（Ahmed）强调，这项研究仍处于非常初步的阶段。团队的下一步是以经济有效的方式扩展技术。

Walia说：“我们还要从能量消耗的角度看这个特定芯片将消耗多少能量。”“通过快速粗略的计算，它消耗的能量相当低，但是给它加上一个数字也很重要。”

仿生大脑

如果电子芯片可以像人脑那样存储记忆，那么是否有一天可以使用相同的技术来制造仿生大脑，一种能够自我思考的电路系统？

瓦里亚（Walia）表示，他的项目可能会走向人工智能（AI），但目前还很遥远。

他说：“我认为模仿神经突触的行为作为到达那里的第一步更为关键，因为您需要材料的智能性。”

“如果您可以模仿大脑的学习能力，那就是AI的种子。然后，当然，由于要处理的数据很多，因此下一步需要进行存储。但是，如果您能模仿神经元的行为，那就是朝着最终被奉为仿生大脑的方向迈出的第一步。”

他警告说，大脑是一个复杂的器官。“这不只是简单地模仿神经元那么简单。但这是朝这个方向迈出的第一步。”Walia强调。

*点击文末阅读原文，可阅读 英文原文。

*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。

今天是《半导体行业观察》为您分享的第2119期内容，欢迎关注。

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