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中国科学院微电子研究所在自旋神经形态器件方面获进展（图）
自旋 神经形态 器件
2023/3/29
生物启发脉冲神经网络架构有望通过模拟人脑的高算力、高并行度、低功耗等特性，解决冯·诺依曼架构存储墙和能效瓶颈等问题。然而，面向构建脉冲神经网络的神经形态硬件的研究尚处于探索阶段，基于传统CMOS的神经形态芯片通常需要数十个晶体管和若干电容；基于新型存储器等新原理神经元器件亦需集成额外电容或复位操作电路，且耐久性受限，难以满足高频神经元器件的信息整合处理需求。自旋电子器件具有高能效、高耐久性及更丰富...
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士-杨玉超研究员课题组在基于动力学的神经形态器件与全忆阻类脑计算系统研究中取得重要进展（图）
北京大学信息科学技术学院 动力学 神经形态器件 全忆阻 类脑计算系统 人工神经元
2020/7/11
信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士-杨玉超研究员课题组提出并研制了一种基于氧化铌忆阻器的新型脉冲神经元，它不仅可以实现传统的全有/全无、阈值驱动发放等神经元特性，而且还可以支持时空复杂性信息整合、在单个脉冲神经元中实现动态逻辑（包括线性不可分的XOR逻辑）以及不同树突输入下的乘法性增益调制等复杂动力学特性，因此超越了简单的泄漏累积释放（LIF）模型等所描述的神经元功能，为基于忆阻器动力学的高精度...
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士、杨玉超研究员在人工双端忆阻神经形态器件领域取得重要进展（图）
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系 黄如 院士 杨玉超 研究员 人工突触 神经元 神经网络
2019/9/18
计算机与人脑的架构与工作方式有着巨大的差别。人类大脑由大约860亿个互相连接的神经元组成，虽然单元计算速度远不如基于传统冯•诺依曼架构（信息存储与信息处理在物理上分离）的计算机，但这种复杂的神经网络从某种程度上可以看作是一个存储和计算一体化且高度并行的分布式计算系统，对于复杂数据和多线程任务的处理效率极高，而且功耗很低。科学家们一直努力模拟人类大脑的结构和运算模式，而人工突触和神经元被...
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士-黄芊芊研究员课题组在超低功耗神经形态器件领域取得重要研究进展
北京大学信息科学技术学院 微纳电子学 黄如 院士 黄芊芊 研究员 超低功耗 神经形态器件
2019/6/21
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系、微米/纳米加工技术国家级重点实验室黄如院士-黄芊芊研究员课题组在国际上首次提出利用铁电材料的极化翻转模拟生物神经元的动态行为，提出并制备了一种新型低功耗仿生铁电场效应晶体管（L-FeFET），单个器件即可模拟生物神经元的基本特性，同时提出并实现了基于L-FeFET的新型脉冲神经元，仅需一个晶体管和一个电阻即可实现神经元的基本功能（传统CMOS神经元需至少一个电...
北京大学信息学院黄如院士-杨玉超研究员课题组在超低功耗神经形态器件研究中取得重要进展（图）
北京大学信息学院 黄如 院士 杨玉超 研究员 课题组 超低功耗神经 形态器件 人工突触器件
2018/5/24
近年来，面向高智能、低功耗类脑计算的神经形态器件广受关注。这类器件可具备如同生物突触或神经元的信息处理功能，如人工突触器件具有类似生物突触的连续可调权值，人工神经元器件能够实现类似生物神经元的累积发放特性等，这使得打造新一代类脑计算芯片乃至类脑计算机成为可能。然而，常规人工突触器件仅能够实现连续可调的模拟权值，尚不能逼真、完全模拟生物突触的可塑性和动力学行为，对大脑工作原理的借鉴仍停留在较低程度，...