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實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的神經(jīng)形態(tài)感知提供了一種新型硬件方案

微流控 ? 來源:微流控 ? 作者:微流控 ? 2022-07-28 09:14 ? 次閱讀
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AlphaGo與人類圍棋專家的經(jīng)典對(duì)決早已成為往事,但每每提及人工智能發(fā)展史,又很難略過此事。

事實(shí)上,AlphaGo所依賴的硬件平臺(tái)功耗達(dá)2.3MW之多,而人腦卻只有20W的功耗。而且,20W功耗里面的大部分是用于維持神經(jīng)細(xì)胞的生命活動(dòng),真正用來支持圍棋活動(dòng)的只是其中一小部分。

研究表明,人腦維持這種低功耗計(jì)算的重要原因之一,在于其事件驅(qū)動(dòng)的脈沖信息處理模式,支持該計(jì)算模式的重要單元便是脈沖神經(jīng)元。

而憶阻器作為一種新原理器件,為構(gòu)建緊湊高效的脈沖神經(jīng)元提供了新的物理基礎(chǔ),被認(rèn)為是后摩爾時(shí)代構(gòu)建類腦計(jì)算硬件的理想元器件之一。最近幾年,類腦感知計(jì)算更是發(fā)展成一個(gè)具有蓬勃潛力的前沿型技術(shù)。

近日,復(fù)旦大學(xué)芯片與系統(tǒng)前沿技術(shù)研究院劉明院士團(tuán)隊(duì),為實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的神經(jīng)形態(tài)感知提供了一種新型硬件方案。該方案除能用于壓力-溫度感知以外,還可擴(kuò)展應(yīng)用于濕度-溫度、視覺-觸覺、以及視覺-溫度等多模態(tài)信息的融合感知。

張續(xù)猛是劉明團(tuán)隊(duì)的博士后,也是此次論文的共同通訊作者。他表示,該技術(shù)正是當(dāng)前智能機(jī)器人以及人機(jī)交互等領(lǐng)域所亟需的。

概括來說,此次工作為類腦感知計(jì)算前沿領(lǐng)域,提供了一種硬件實(shí)現(xiàn)的新方法,并利用新原理器件解決了如下問題:基于傳統(tǒng)CMOS(互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體,Complementary Metal Oxide Semiconductor)技術(shù)的感知端電路的結(jié)構(gòu)復(fù)雜難題,以及所產(chǎn)生的模擬感知信號(hào)與神經(jīng)形態(tài)處理器所處理的脈沖信號(hào)的不兼容難題。

為類腦感知計(jì)算提供硬件實(shí)現(xiàn)新方法

課題組表示:“對(duì)于此次工作的意義,可以較為直接地從論文題目中得到:異質(zhì)集成多模態(tài)感知脈沖神經(jīng)元陣列。這里有三個(gè)關(guān)鍵詞:脈沖神經(jīng)元、多模態(tài)感知和異質(zhì)集成?!?/p>

首先是脈沖神經(jīng)元,為什么要強(qiáng)調(diào)脈沖?隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng),對(duì)現(xiàn)有計(jì)算系統(tǒng)的算力提出了更高要求。為了延續(xù)算力的提升,近存計(jì)算、存算一體等新型架構(gòu)在被提出之后,也展現(xiàn)出了一定效果。

然而,這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能能耗巨大,不具備可持續(xù)的發(fā)展性。而NbOx基閾值轉(zhuǎn)變憶阻器,又是構(gòu)建脈沖神經(jīng)元電路的典型神經(jīng)元器件。

因此,該團(tuán)隊(duì)利用憶阻器構(gòu)建的脈沖感知神經(jīng)元電路,旨在為實(shí)現(xiàn)高效的脈沖計(jì)算模式,提供更緊湊的硬件方案,從而突破傳統(tǒng)CMOS神經(jīng)元電路的集成墻瓶頸問題。

接下來,再看多模態(tài)感知這一特點(diǎn)。眾所周知,人體在感知和識(shí)別物體的時(shí)候,通常涉及多種感知信號(hào)的協(xié)同作用即多模態(tài)感知。例如,當(dāng)人們相互交流時(shí),嘴型、體態(tài)、微表情、以及聲音等多種信息,能讓人們能更清楚地理解彼此的表達(dá)以及潛在的意義。 論文中,課題組以裝有水的杯子為例對(duì)多模態(tài)感知進(jìn)行了說明:通常對(duì)于只有壓力信息的單模態(tài)感知來講,我們只能知道杯子的形狀、以及杯中的水量,并不能獲悉杯中的水溫。如果想同時(shí)得知杯子形狀、水量以及水溫,那么就得引入另一個(gè)溫度模態(tài)的信息。 在該研究工作中,利用神經(jīng)元電路中憶阻器的本征溫度響應(yīng)感知溫度信息,從而無需引入額外的溫度傳感器。同時(shí),把壓力傳感器電阻作為神經(jīng)元電路的突觸電阻,使得該神經(jīng)元單元更加緊湊,從而促進(jìn)集成度的提高。

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(來源:Advanced Materials)

此外,該神經(jīng)元電路能直接將模擬的多模態(tài)信息輸出為脈沖序列,避免了額外的脈沖轉(zhuǎn)換電路的引入,可適用于緣端低功耗的智能感知應(yīng)用,例如智能機(jī)器人等。

最后,再來看一下異質(zhì)集成。異質(zhì)集成是一種集成技術(shù),廣義上指將多種基于不同材料體系的功能器件集成在一起,以實(shí)現(xiàn)更高效、更強(qiáng)大的應(yīng)用,這在集成芯片領(lǐng)域是一個(gè)熱門方向。

常見手段主要有硅基光電異質(zhì)集成,依托硅材料與不同種類光電材料的異質(zhì)集成,以充分發(fā)揮各種材料的優(yōu)異特性。

得益于室溫制備工藝,課題組將依托不同材料體系的傳感器和憶阻器集成到一起,并初步驗(yàn)證了兩者集成在一起的可行性,這為實(shí)現(xiàn)憶阻器和傳感器的結(jié)合、進(jìn)而為未來智能機(jī)器人與環(huán)境的高效交互提供了技術(shù)支撐。

近日,相關(guān)論文以“A Heterogeneously Integrated Spiking Neuron Array for Multimode-Fused Perception and Object Classification”為題,發(fā)表在 Advanced Materials 上。

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▲圖 | 相關(guān)論文(來源:Advanced Materials)

中科院微電子所博士生朱佳雪為第一作者,復(fù)旦大學(xué)芯片院劉琦教授和張續(xù)猛博士擔(dān)任共同通訊作者。

關(guān)于該論文,期刊方面一共分配了4位審稿人,有3位審稿人直接給出正面評(píng)價(jià)。其中一位評(píng)價(jià)稱:“這樣的多功能設(shè)備當(dāng)然很有趣,并且作者還說明了該設(shè)備可能啟發(fā)的新型應(yīng)用程序。”

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(來源:Advanced Materials)

“不再是冷冰冰的機(jī)器”

據(jù)悉,該研究是課題組在傳入神經(jīng)方面的延續(xù)性成果,傳入神經(jīng)處理的感知信號(hào)大多來自其它傳感器,其工作重點(diǎn)在于實(shí)現(xiàn)傳感器產(chǎn)生的模擬信號(hào)到脈沖信號(hào)的轉(zhuǎn)換。

根據(jù)已有報(bào)道以及該團(tuán)隊(duì)的探索發(fā)現(xiàn),此次使用的NbOx 基神經(jīng)元器件還具有溫度響應(yīng)特性。從另一方面來講,它本身也可作為溫度傳感器,從而在構(gòu)建溫度感知神經(jīng)元單元時(shí),無需引入額外的溫度感知模塊。

基于該發(fā)現(xiàn)和想法,張續(xù)猛與劉琦老師以及朱佳雪博士進(jìn)行反復(fù)討論,最終確定利用上述溫度響應(yīng)的同時(shí),再引入另一傳感參數(shù),以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)感知系統(tǒng),以便緩解當(dāng)前單一模態(tài)信息感知方法信息魯棒性差、無法識(shí)別多模態(tài)物體的問題。

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(來源:Advanced Materials)

確立目標(biāo)以后,課題組經(jīng)歷了應(yīng)用案例探討、實(shí)施方案確定、陣列的集成優(yōu)化、案例驗(yàn)證四個(gè)主要階段。在具體應(yīng)用案例上,他們從實(shí)際應(yīng)用需求出發(fā),旨在讓這種多模態(tài)硬件和信息處理方案,更適用于日常場(chǎng)景。

最終,受生物軀體感知系統(tǒng)的啟發(fā),該團(tuán)隊(duì)將應(yīng)用場(chǎng)景定位于:壓力和溫度這兩種模態(tài)信息的感知。然后,以該應(yīng)用為目標(biāo),不斷優(yōu)化實(shí)驗(yàn)方案,逐步解決了從單路輸出脈沖信號(hào)中解耦多模態(tài)信息的關(guān)鍵問題。

在具體方案確定后,便是神經(jīng)元陣列的異質(zhì)集成。張續(xù)猛說:“這里還要感謝復(fù)旦大學(xué)王明老師在傳感器制備、以及陣列集成方案方面,所給予的技術(shù)支持和寶貴意見。”

最后一步,便是利用制備的神經(jīng)元陣列進(jìn)行應(yīng)用案例的驗(yàn)證,這一階段涉及到陣列中多模態(tài)信號(hào)的獲取以及數(shù)據(jù)集的采集。期間,他們利用采集的數(shù)據(jù)集,結(jié)合脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別,最終在多模態(tài)信息感知上,驗(yàn)證了神經(jīng)元陣列的合理性和有效性。

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(來源:Advanced Materials)

談及應(yīng)用前景,該小組舉例稱通過將該技術(shù)引入到機(jī)器人的手臂上,可以使得服務(wù)類機(jī)器人對(duì)于手中的飲品物態(tài)(重量、溫度)進(jìn)行多維度的信息獲取,從而判斷手中的飲品是否可以移交以及當(dāng)前的物態(tài)是否會(huì)對(duì)人體造成傷害。

另外,該技術(shù)也能豐富機(jī)器人的交互能力,通過控制手的力道和溫度,來讓人機(jī)交互更人性化,而不再是冷冰冰的機(jī)器。

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(來源:Advanced Materials)

將研發(fā)一體化的異質(zhì)集成芯片

張續(xù)猛表示,論文在返修期間剛好遇上2022年上半年的上海疫情,為了補(bǔ)充實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),朱佳雪博士被封閉在校內(nèi),工作在實(shí)驗(yàn)室、睡在實(shí)驗(yàn)室,也算是一段特殊的人生經(jīng)歷。

再就是本工作的順利完成,也得益于王睿博士的加入,王睿和朱佳雪的相互扶持和鼓勵(lì),也促成了研究的順利完成。同時(shí),王睿的研究課題也在臨近時(shí)間完結(jié)發(fā)表,造就了一段學(xué)術(shù)伉儷的“人間佳話”。

盡管如此,張續(xù)猛坦言此次工作只是類腦感知技術(shù)向應(yīng)用推進(jìn)的浩瀚歷史海洋中的一葉扁舟。由于這篇論文只是概念性的驗(yàn)證,距離實(shí)際應(yīng)用還有較大差距,同時(shí)也涉及到器件、電路以及系統(tǒng)集成等多方面的挑戰(zhàn)。

后面,他們會(huì)繼續(xù)在上述三方面開展研究,旨在實(shí)現(xiàn)集傳感、信息處理、任務(wù)決策、以及行為控制于一體的異質(zhì)集成芯片,并將在機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)功能演示。

同時(shí),他們將繼續(xù)以產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需求為目標(biāo),不斷優(yōu)化和推進(jìn)實(shí)現(xiàn)方案,以求實(shí)現(xiàn)成果轉(zhuǎn)化?!跋M擃I(lǐng)域衍生的技術(shù)可以在不久的將來回饋社會(huì),提升人們的生活品質(zhì)。”張續(xù)猛最后表示。

論文鏈接: https://doi.org/10.1002/adma.202200481

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:新型脈沖神經(jīng)元陣列,實(shí)現(xiàn)壓力和溫度的融合感知

文章出處:【微信號(hào):Micro-Fluidics,微信公眾號(hào):微流控】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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