科技日報北京1月23日電 （記者張夢然）韓國科學技術研究院神經形態工程中心團隊宣布，集成技術經網他們開發出一種用于人工神經網絡設備的元件于人集成元件技術。該技術可像搭“樂高”積木一樣連接神經元和突觸，可用從而構建大規模的工神人工神經網絡硬件。

該團隊使用hBN制造垂直堆疊的絡新憶阻器器件。hBN是聞科一種有利于實現高集成度和超低功耗的二維材料，可展示生物神經元和突觸的學網特征。團隊設計了相同材料和相同結構的集成技術經網人工神經元和突觸器件，與傳統基于硅CMOS的元件于人人工神經模仿器件的復雜結構不同，新開發的可用器件確保了易處理性和網絡可擴展性，為大規模人工神經網絡硬件的工神開發鋪平了道路。

通過集成和連接開發的絡新設備，該團隊還成功地在硬件中實現了“神經元—突觸—神經元”結構。聞科這是學網人工神經網絡的基本單元塊，可演示基于尖峰信號的集成技術經網信息傳輸，類似于人腦的工作方式。

通過實驗，團隊驗證了兩個神經元之間尖峰信號信息的調制，其可根據人工突觸裝置的突觸權重進行調整。團隊還展示了將基于hBN的新興設備用于低功耗、大規模AI硬件系統的潛力。

研究人員表示，人工神經網絡硬件系統可用于有效處理現實生活中產生的大量數據，如智慧城市、醫療保健、下一代通信、天氣預報和自動駕駛汽車。新研究成果將通過顯著減少能源使用，同時超越現有基于硅CMOS的器件的擴展限制，幫助改善碳排放等環境問題。

人腦可在極低功耗下高效執行復雜任務，人工智能的研究者也一直致力于向人腦“取經”，從軟件和硬件層面進行模仿。比如，讓硬件模仿人腦神經元和突觸，像人腦那樣在不同的神經元之間實現信息的傳輸交互。不過，要讓神經網絡在實際中能有效工作，相關技術必須能夠支撐大規模的神經網絡計算，這就需要硬件系統具有低成本、可延展等特點。此次開發的技術可像搭積木一樣連接神經元和突觸集成元件，也恰好具有相關潛力。