RMIT發集成多項功能的AI晶片!用超級材料黑磷充當AI的「視覺神經元」

RMIT發集成多項功能的AI晶片！用超級材料黑磷充當AI的「視覺神經元」

ScienceDaily 發表於 2020-11-20 12:04:28

芯東西11月19日消息，視覺記憶是人類認知學習的核心，但對於人工智慧來說，電磁頻譜（可見或不可見）才是它的「眼」。

人工智慧系統，要將各個頻段的電磁頻譜轉化成自己的視覺記憶，依靠的就是基於內置內存和信號處理的成像單元，但目前並沒有一個電信號平臺，可以根據光的變化改變電信號極性，從而賦予AI視覺記憶。

近期，由皇家墨爾本理工大學（Royal Melbourne Institute of Technology University，下稱RMIT）領導的研究團隊，提出了一項AI技術，將成像、圖像處理、機器學習和內存集成在單個光碟機動晶片中。該晶片旨在通過模仿人腦處理視覺信息的方式，為機器人、智能穿戴設備和如人造視網膜等仿生植入物提供更為靈敏、智能的「視力」。

11月17日，該篇論文《基於層狀黑磷的完全光碟機內存和神經形態計算（Fully Light‐Controlled Memory and Neuromorphic Computation in Layered Black Phosphorus）》發表在《advance materials》上。

論文連結：

01 。

小身材卻有大功能，串起散落的AI組件

通常來說，人工智慧嚴重依賴從數據採集到算法模型的一整套技術邏輯，但在硬體中，受限於技術或者空間，這些邏輯鏈條中的「塊」可能「散落」在不同的區域。

RMIT研究團隊的目標就是將這些散落的「邏輯塊」串起來，通過將多個組件和功能集成到一塊晶片中，從根本上提高AI決策的效率和準確性。

▲成像、處理、機器學習和內存集成在一塊的光碟機動晶片。

而這個「串起來」的思路就是來自自然界中最聰明的計算機——人腦。

負責研究團隊中功能材料和微系統、RMIT副教授Sumeet Walia說，「我們的目標就是以視覺為抓手，讓計算機復刻人腦從視覺識別到判斷決策的全過程，從而在神經機器人學、人機互動技術和可擴展的仿生系統上有進一步的突破。」

在談及應用層面時，Walia提到了行車記錄儀。如果行車記錄儀裡裝上了神經啟發式的硬體，無需連網，它就可以識別燈光、標誌、物體並做出即時決策。

02 。

被「光」雕刻的晶片：層狀黑磷的妙用

如果掀開這塊AI晶片「視力驚人」的神秘幕布，那我們就能看到其背後的超薄材料——二維層狀黑磷。

二維層狀黑磷的神奇之處就在於，它可以基於不同波長的光來改變自身的阻值，從而充當AI的「視覺神經元」。

RMIT研究團隊表示，採用黑磷的啟發來自於光遺傳學。作為生物技術中的新興工具，光遺傳學使科學家以高精度深入研究人體中的電流，並通過光來觀察神經元的變化。

基於層狀黑磷和光遺傳學，RMIT團隊通過向晶片照射不同波長的光，來實現成像、存儲等不同的功能，並創建、修改AI晶片的內存。

通過改變和編碼光的波長，AI晶片現在可以自動捕獲並增強圖像，進行像素內圖像預處理，並基於全光學驅動的神經形態計算，對圖像進行分類。實驗表明在經過訓練後，該晶片圖像識別準確率超過90％。

除了能夠「串聯」組件的優勢，該黑磷AI晶片還能與現有的電子技術和矽技術兼容，方便將來能再輕鬆「串」進其他技術。

該項研究團隊的另一主要負責人Taimur Ahmed博士說，「光碟機動計算比現有技術更快，更準確且能耗更低。而且當我們把如此多的核心功能整合到一個納米級設備上，單個晶片上就能進行更大量的機器學習和AI集成應用。」

03 。

結語：多領域應用，AI晶片的類腦「夢」

RMIT研究團隊表示，除了行車記錄儀、機器人等硬體，光學AI晶片還在康復屆也潛力無限，例如，如果將該AI晶片裝進人工視網膜，科學家就可以提高仿生眼的準確性，加快仿生眼的商業化。

也正如Ahmed博士所言，AI晶片的終點是永恆不變的：成為一個可以和人腦一樣從環境中學習的AI大腦。

責任編輯：PSY

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