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中国科学院微电子研究所等在忆阻器实现连续学习方面取得进展（图）
忆阻器 连续学习 人工智能技术
2022/6/10
近年来，以深度学习和神经网络为代表的人工智能技术，在人脸识别、自动驾驶、智慧城市和健康监测等领域迅速发展。然而，传统神经网络模型在处理多任务连续学习时面临灾难性遗忘问题，即神经网络在学习新任务时会遗忘已学到的知识，导致在执行先前任务时性能大幅下降。
自组织映射网络（SOM，图1a），又称“Kohone网络”，是一种受大脑拓扑结构启发的功能强大的无监督学习神经网络。相比经典的多维尺度或主成分分析等线性算法，SOM具有更强大的数据聚类能力，在语言识别、文本挖掘、财务预测和医学诊断等聚类和优化问题方面展现出独特的优势。然而，基于传统CMOS硬件实现SOM受到计算相似性和确定邻域的复杂性的限制，且存在电路结构复杂、能量面积开销大、缺乏对相似度的精确计...
近年来，以深度学习和神经网络为代表的人工智能技术在人脸识别、自动驾驶、智慧城市和健康监测等多个领域迅速发展。但传统神经网络模型在处理多任务连续学习时将会面临灾难性遗忘问题，即神经网络在学习新任务时会遗忘已经学到的知识，导致在执行先前任务时性能大幅下降。
自组织映射网络（SOM，图1a），又称“Kohone网络”，是一种受大脑拓扑结构启发的功能强大的无监督学习神经网络。相比经典的多维尺度或主成分分析等线性算法，SOM具有更强大的数据聚类能力，在语言识别、文本挖掘、财务预测和医学诊断等聚类和优化问题方面展现出独特的优势。但基于传统CMOS硬件实现SOM受到计算相似性和确定邻域的复杂性的限制，且存在电路结构复杂、能量面积开销大、缺乏对相似度的精确计算等...
中国科学院微电子研究所在忆阻器基感知计算领域取得重要进展（图）
中国科学院微电子研究所 忆阻器 感知计算
2020/10/30
在生物体中，感受神经系统是本体与外界环境交互的基本信息感知系统。生物体对于生存环境的信息甄别与过滤主要基于感受神经系统的习惯化功能。当前，人类社会正由信息化向智能化演进。智能化社会需要高效智能的信息感知系统对感知到的巨量信息进行有效的甄别、处理和决策，并对重复无意义的信息进行有效的过滤。因此，基于生物感受神经系统的功能特性构建具备生物现实性的高效智能信息感知系统将成为一个重要发展趋势。
纳米黄金粒子“出手”——蚕丝变身超快蛋白质基忆阻器（图）
纳米黄金粒子 蚕丝 蛋白质 基忆阻器
2020/3/16
养蚕缫丝在我国历史悠久。作为一种古老的天然动物纤维，蚕丝包含纤维状蛋白质丝纤蛋白、无机物等成分，以其结构稳定、质量轻、质感柔、易翻新等特点，被广泛应用于家纺、医疗、美容等诸多领域。如今，科研人员尝试将常见的蚕丝制作成生物AI芯片植入人体内，让人工智能与大健康相结合。日前，发表在国际著名学术期刊《先进功能材料》上的一项成果，让这一梦想更近了一步。这项成果来自国家特聘教授、长江学者刘向阳的厦门大学团队...
随着摩尔定律趋近极限，通过集成电路工艺微缩的方式获得算力提升越来越难；而计算与存储在不同电路单元中完成，会造成大量数据搬运功耗增加和额外延迟。如何提高算力，突破技术瓶颈？26日，记者从清华大学获悉，该校微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强教授团队，与合作者共同研发出一款基于多个忆阻器阵列的存算一体系统，在处理卷积神经网络时的能效比图形处理器芯片高两个数量级，大幅提升计算设备的算力，且比...
2017年9月3日，美国加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系荣誉教授、欧洲科学院外籍院士、被誉为“忆阻器之父”的蔡少棠（Leon O. Chua）博士应邀做客北京大学信息技术与信息化名家讲坛（第70期），在微纳电子大厦205会议室与北大信息科学技术学院师生进行了深入的学术交流。本期讲坛由北京大学信息科学技术学院“青年海外高层次人才引进计划”（即“青年千人计划”）特聘研究员杨玉超主持，信息学院院...
