大脑■人工“电子大脑”来了！是否能成为超越人脑的“最强大脑”？
人脑是自然界中最完美的信息处理系统 ， 也是我们已知的宇宙中最复杂的智能主体 。 模拟人脑信息处理的方式 ， 并仿制出像人脑一样能够思维 ， 甚至在工作性能上超越人脑的人工智能计算机 ， 一直是许多科学家毕生追求的梦想 。
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今天（7月1号） ， 南京大学物理学院缪峰团队分别在类脑视觉传感器和可重构类脑电路方面取得重要进展 ， 有望为未来开发基于二维量子材料的新型类脑芯片提供物理和技术基础 ， 成果于6月25日和6月30日分别发表在权威期刊《科学》子刊《科学?进展》和《自然》子刊《自然?电子学》上 。
缪峰团队一直专注于探索二维材料独特的物理性质 ， 并利用这些性质来实现打造未来的类脑计算硬件 ， 近年来取得了诸多进展 。
二维材料作为一种非常重要的量子材料 ， 它具有原子的尺寸和有别于传统三维体块材料的全新物理性质 ， 而且对外界刺激响应灵敏 ， 使得对其性质进行调控成为可能 。 更为有趣的是 ， 二维材料具有非常好的垂直扩展性 ， 这让研究人员可以像搭乐高一样 ， 在原子世界里 ， 将性质迥异的多种二维材料按照不同的顺序进行堆垛 ， 制造出自然界并不存在的新型结构材料 。
这种原子乐高的方式能够将二维材料中多个物理自由度进行耦合 ， 创造出诸多新奇的物理现象 ， 为在电子器件层面实现高逼真模拟神经元或者突触 ， 以及在电路系统层面实现类脑功能提供了可能 。
类脑视觉芯片 ， 搭建智能传感器
在人脑处理的信息中 ， 超过80%都是通过眼睛获得的 。 我们的眼睛本身就是一个非常先进的智能‘传感器’ ， 所看到的东西 ， 可以同时被探测和进行同步的智能处理 。 这是目前为止所有相机或图像传感器所不能及的 ， 它们比我们的眼睛‘笨拙’不少 ， 必须先探测再处理 。 缪峰告诉采访人员 。
在《科学进展》中 ， 缪峰团队提出 ， 可以通过原子乐高的方式搭建基于二维材料垂直异质结的类脑视觉传感器 ， 这些垂直结构不仅能够自然地模仿人类视网膜的垂直分层结构 ， 而且异质结中包含的不同二维材料可被用来模拟视网膜中不同细胞的功能 。
团队基于这种类脑视觉传感器 ， 进一步构建了能够对感知的图片信息进行同步处理的器件阵列 ， 将阵列用于执行人工神经网络的功能 ， 对输入图像进行快速识别 。 该工作从原理上证明 ， 利用范德华异质结的特性模拟人类视网膜结构和功能的研究思路有望将来被用来实现新型的类脑视觉芯片 。 换句话说 ， 未来利用这样的视觉芯片 ， 电子器件可以跟我们的眼睛一样 ， 在探测的同时 ， 就进行图像的智能处理 。 缪峰表示 。
类脑电路 ， 用量子材料模拟脑回路
人脑如此强大的信息处理能力完全依赖于组成其最基本的单元-神经元 ， 以及它们之间的连接（突触） 。 目前 ， 类脑计算（neuromorphic computing）应运而生 ， 正受到工业界和学术界的极大关注 。 类脑计算要求新型电子器件能够在器件层面模拟神经元和突触 ， 以及在系统层面实现对人脑部分功能的模拟 。
【大脑■人工“电子大脑”来了！是否能成为超越人脑的“最强大脑”？】这些神经元对于信息的传递和处理方式完全不同于传统计算机中 ， 由基本元件——硅基晶体管所构成的电路 。 缪峰告诉采访人员 ， 采用传统硅基晶体管的电路来模拟人脑中的突触或者神经元的功能 ， 不仅需要耗费大量的硬件资源 ， 而且执行信息处理的过程极其耗能 。
团队发现 ， 利用一种二维层状半导体材料（二硒化钨）的双极性场效应特性和可变的漏端电压极性 ， 可以设计出电场可调的二维同质结器件 ， 从而在器件层面能够实现可重构的多种电学特性 。 进一步通过对器件进行集成 ， 团队最终还实现了功能可重构的数字和类脑电路 ， 与实现同样功能的传统硅基电路相比 ， 该技术所需晶体管的数量大大减少 ， 成功实现了瘦身的目标 。
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这项技术一方面有利于芯片的小型化和提升功能密度 ， 另一方面能够降低芯片的整体能耗 ， 有望为物联网、边缘计算、人工智能等应用的快速发展提供助力 。 这项工作也为可重构数字和类脑混合电路芯片的设计提供了一种全新的思路 ， 有望未来从硬件上实现人工电子大脑 。
（来源：江苏广电融媒体新闻中心/王尧 编辑/韩瑜）
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