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郭新教授团队在忆阻神经元研究中取得重要进展

发布时间:2018-11-28 编辑:蒋文海 来源: 浏览次数:

 

(通讯员 杨蕊)近年来,神经运算方兴未艾,张量处理器(Tensor Processing UnitTPU)等专用的神经运算加速芯片的研制,大幅提高了运算效率并降低了功耗。与基于软件的神经网络相比,基于硬件的神经网络具有并行运算和低功耗的优点,然而采用传统的电子器件模拟神经突触和神经元所需元件数目众多,电路复杂,难于大规模集成。

作为一种新型电路基元,忆阻器与生物突触在结构和功能上都十分相似,仅用一个忆阻器就可实现一个突触的功能,因此,忆阻器的研制为构建基于硬件的人工神经网络提供了一条全新的道路,成为近年来的研究热点。为构建硬件人工神经网络,除人工突触外,还需要人工神经元来完成信息的发放和对突触权重的调节,如何以更简单的电路更好地实现神经元的功能是目前该领域亟待解决的关键问题之一。

日前,材料科学与工程学院的郭新教授团队在忆阻神经元的研究中取得了重要进展。1120日,该团队成果《Quasi-Hodgkin–Huxley Neurons with Leaky Integrate-and-Fire Functions Physically Realized with Memristive Devices》在材料科学的顶尖期刊《先进材料》(Advanced Materials,影响因子:21.95)在线发表。郭新教授和杨蕊副教授为共同通讯作者,博士生黄鹤鸣为第一作者,华中科技大学为该文的唯一单位。该项研究创新性地采用基于质子-电子迁移的忆阻器,利用简单电路成功地实现了神经元放电和信息处理的功能,为构建硬件人工神经网络提供坚实的基础。

在神经网络中,神经元负责处理树突端传来的信号并决定是否放电。为了理解神经元的工作机制,神经科学家HodgkinHuxley提出了HH模型,并获得了1963年诺贝尔生理学或医学奖。HH模型指出:生物神经元处理信息和发放信号的过程,涉及到神经元细胞膜上的钠离子通道电导和钾离子通道电导的变化。该模型是迄今为止对神经元功能解释得最清楚、与神经元本质最接近的模型。为了模拟这种离子通道电导的变化,郭新教授团队创新地采用一种基于质子和电子的混合导体忆阻材料,研制出了结构为W/WO3/PEDOT:PSS的忆阻器,仅仅通过施加一个串联电阻,就可以向后续电路发放一个具有生物动作电位特征的信号,避免了复杂任意波形发生器的使用,模拟了神经元信号的发放。

混合导体是在电场作用下既可以传导电子,也可以传导离子的材料,传统的忆阻器材料,其离子电导一般是基于氧离子,铜离子或银离子的迁移,器件的电子电导远大于其离子电导,使得其在模拟神经元钠离子和钾离子的迁移特性时遇到了困难。为了解决这一困难,郭新教授团队创新性地选用一种在电场下可以产生质子的导电聚合物(PEDOT:PSS)作为电极,引入质子作为迁移离子,极大地提高了离子在WO3中的迁移速率。

神经元对信息的处理过程,涉及到神经元细胞膜电位的动态变化过程,只有当前级神经元给后级神经元的刺激程度或者频率足够大时,细胞膜电位才会超过自身阈值,促进神经元放电;如果细胞膜电位未达到阈值,则会自发衰减到初始状态,这一过程即神经元的漏电流整合放电(Leaky Integrate-and-Fire, LIF)功能。在基于质子迁移的忆阻器中,由于质子在材料中的迁移速率较快,在外加电激励后的几毫秒内器件就会恢复到初始状态,即只有几毫秒内的连续电激励可以对该忆阻器电导的变化产生叠加效应。这种特性与神经元细胞的膜电位特性十分类似,因此,该器件还能实现神经元对信号的处理功能。

最后,通过简单的电路,就可以将HH模型与LIF的功能结合起来,完整地模拟一个神经元的信息处理和脉冲发放功能。该团队之前已有人工突触的工作发表(Adv. Funct. Mater. 2018, 28, 1704455Adv. Mater. 2016, 28,377),结合目前的人工神经元工作,将可以构建基于硬件的忆阻神经网络,相关后续工作正在开展中。

上述研究工作是在国家自然科学基金(51772112U183211651372094)以及中央高校基本科研专项资金(HUST:2016YXZD058)的资助和支持下完成的。

文章链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/adma.201803849