新加坡國立大學研究團隊開發出一種創新的超高效計算單元，能夠模擬電子神經元和突觸行為，為神經形態計算領域帶來了革命性的變化。這項成果已在最新一期的《自然》雜志上發表，引起了半導體行業領先公司的廣泛關注。
在人工神經網絡中，電子神經元和突觸是兩個基本構成要素。與傳統的計算機不同，這些系統能夠在同一位置處理和存儲數據，避免了傳統計算機在內存和處理器之間傳輸數據的時間和能量消耗。然而，使用常規硅晶體管實現電子神經元和突觸需要連接多個設備，每個神經元至少需要18個晶體管，而每個突觸則需要至少6個晶體管，這導致它們比單個晶體管大得多，成本也更高。
團隊找到了一種巧妙的方法，可以在單一的傳統硅晶體管中復制神經元和突觸的電行為特征。通過將體端子的電阻調整到特定值，產生一種名為“沖擊電離”的物理現象，這種現象產生的電流峰值與電子神經元激活時的情況相似。此外，通過設定不同的體端子電阻值，晶體管能夠在柵極氧化層中存儲電荷，其電阻會隨時間保持，從而模仿電子突觸的行為。這意味著只需選擇合適的體端子電阻，晶體管就可以作為電子神經元或突觸運行。“沖擊電離”這一現象通常被視為硅晶體管的一種故障機制，但研究團隊成功地控制并將其轉化為具有工業應用價值的技術。
這項發現的重要性在于，它能使電子神經元的體積縮小至原來的1/18，突觸縮小至1/6，對于包含數百萬個電子神經元和突觸的人工神經網絡來說，這代表了一個巨大的進步，意味著能以更低的能量消耗處理更多的信息。
此外，該團隊還設計了一種由兩個晶體管組成的單元——神經突觸隨機存取存儲器，支持在神經元和突觸操作模式之間的切換，提供了制造過程中的高度靈活性，因為這兩種功能都可以通過一個模塊實現，無需對硅進行摻雜以達到特定的基板電阻值。
值得注意的是，團隊使用的晶體管基于傳統的180納米節點技術，不需要最新的高端制造工藝。這一突破不僅展示了技術上的創新，也為未來的計算技術開辟了新的道路。
技術創新推動工程進步，工程創新同樣也為技術進一步革新開辟道路。這次，科研人員巧妙改造了傳統硅晶體管，讓一個元件可以兼具電子神經元和突觸的雙重功能。而且，他們利用的這種物理現象，通常被視為硅晶體管的一種故障機制。換個思路天地開，將“故障”控制好，也能把它轉化為具有工業應用價值的新技術。這項技術能以更少的晶體管實現人工神經網絡功能，突破了神經形態計算落地的瓶頸，而且用現有工藝即可實現，應用前景廣闊。
新加坡國立大學研究團隊開發出一種創新的超高效計算單元，能夠模擬電子神經元和突觸行為，為神經形態計算領域帶來了革命性的變化。這項成果已在最新一期的《自然》雜志上發表，引起了半導體行業領先公司的廣泛關注。
在人工神經網絡中，電子神經元和突觸是兩個基本構成要素。與傳統的計算機不同，這些系統能夠在同一位置處理和存儲數據，避免了傳統計算機在內存和處理器之間傳輸數據的時間和能量消耗。然而，使用常規硅晶體管實現電子神經元和突觸需要連接多個設備，每個神經元至少需要18個晶體管，而每個突觸則需要至少6個晶體管，這導致它們比單個晶體管大得多，成本也更高。
團隊找到了一種巧妙的方法，可以在單一的傳統硅晶體管中復制神經元和突觸的電行為特征。通過將體端子的電阻調整到特定值，產生一種名為“沖擊電離”的物理現象，這種現象產生的電流峰值與電子神經元激活時的情況相似。此外，通過設定不同的體端子電阻值，晶體管能夠在柵極氧化層中存儲電荷，其電阻會隨時間保持，從而模仿電子突觸的行為。這意味著只需選擇合適的體端子電阻，晶體管就可以作為電子神經元或突觸運行。“沖擊電離”這一現象通常被視為硅晶體管的一種故障機制，但研究團隊成功地控制并將其轉化為具有工業應用價值的技術。
這項發現的重要性在于，它能使電子神經元的體積縮小至原來的1/18，突觸縮小至1/6，對于包含數百萬個電子神經元和突觸的人工神經網絡來說，這代表了一個巨大的進步，意味著能以更低的能量消耗處理更多的信息。
此外，該團隊還設計了一種由兩個晶體管組成的單元——神經突觸隨機存取存儲器，支持在神經元和突觸操作模式之間的切換，提供了制造過程中的高度靈活性，因為這兩種功能都可以通過一個模塊實現，無需對硅進行摻雜以達到特定的基板電阻值。
值得注意的是，團隊使用的晶體管基于傳統的180納米節點技術，不需要最新的高端制造工藝。這一突破不僅展示了技術上的創新，也為未來的計算技術開辟了新的道路。
技術創新推動工程進步，工程創新同樣也為技術進一步革新開辟道路。這次，科研人員巧妙改造了傳統硅晶體管，讓一個元件可以兼具電子神經元和突觸的雙重功能。而且，他們利用的這種物理現象，通常被視為硅晶體管的一種故障機制。換個思路天地開，將“故障”控制好，也能把它轉化為具有工業應用價值的新技術。這項技術能以更少的晶體管實現人工神經網絡功能，突破了神經形態計算落地的瓶頸，而且用現有工藝即可實現，應用前景廣闊。
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