三星和哈佛大学研究人员提出黑科技：拟用存储芯片“下载”复制人类大脑

脑机接口社区 2023-05-13

三星电子研发团队和哈佛大学的研究人员在《Nature Electronics》联合发表了一篇研究论文《基于拷贝和粘贴大脑的神经形态电子》，他们在论文中提出了一种模拟人脑芯片的愿景，以开创下一代人工智能半导体技术。

研究人员在论文中提出了一种新方法，准备在一个存储芯片上“反向工程”（复制）人类的大脑，即借用现有的大脑结构，来开发类似大脑的神经形态芯片。

拷贝大脑

在论文中，作者对于类脑芯片的开发提出了两大愿景：「复制」与「粘贴」。研究人员在该项目中开发了一种纳米电极阵列，来拷贝人类大脑的神经网络连接图。随后可以把这个连接图拷贝到固态存储芯片构成的高密度3D网络中。
通过这种复制和粘贴技术，论文作者希望创造出一种存储芯片，可以模仿人类大脑的计算特性，比如低功耗、快速学习过程、环境适应性、自动化和认知特性。这种目标技术已经超越了现有人类的科研成果。
人类的大脑包括不计其数的神经元，神经元之间有着复杂的网络连接，这个网络实现了大脑的功能。因此，如果要对人类大脑进行反向工程研究，则首先必须搞清楚神经元网络连接图。

图1:当代神经形态学研究目前的神经形态电子学研究可分为神经网络和神经网络两大类。CPU，中央处理器； GPU，图形处理单元； NPU，神经处理单元； TPU，张量处理单元； V，电压； I，电流； G，内存电导。
神经形态工程技术诞生于上世纪80年代，这一技术的宗旨是在一个半导体芯片上模仿人类大脑神经网络的结构和功能。不过这是一个极具挑战的技术，时至今日，科学家尚未搞清楚有多少数量的神经元相互连接，构成了人类大脑的复杂功能。
面对这样的复杂挑战，神经形态工程学的目标后来做了调整，不再是通过一个芯片来模仿人类大脑，而是通过大脑功能的启示，开发出相关的芯片。

重返最初目标

不过，三星电子和哈佛大学此次发表的论文，却提出了另外一种方法，可以回到大脑反向工程的神经形态学最初目标。

据悉，纳米电极可以进入到大量的大脑神经元中，可以利用其高度敏感性记录电流信号。这个庞大的细胞间并行记录系统可以获得神经网络地图的信息，发现神经元之间相互连接的方向，以及展示相互连接的强度。通过这些记录数据，科研人员可以提取出神经网络连接图。

上述网络连接图，随后可以粘贴到一个存储芯片构建的网络中。存储芯片可以是市面上固态硬盘使用的闪存，或是RRAM等更新的存储芯片。研究人员可以对存储芯片进行编程，让每一个芯片之间的传导性体现出大脑神经元连接的强度。

通过计算机辅助分析 N 个细胞内记录提取的功能性突触连接图可用于合成具有约 1,000N 个记忆的记忆网络（左）。或者，我们可以直接使用记录的信号驱动具有 N2 个交叉点存储器的 N × N 个存储器交叉阵列，用于功能连接图的物理印记（右）。

快速复制

这篇论文还更进一步，提出了一种快速在存储芯片网络中拷贝神经网络连接图的策略。通过直接连接上述细胞间记录的电流信号，存储芯片网络可以学习并且表达出大脑神经网络连接图。换句话说，研究人员可以直接下载大脑神经网络连接图，拷贝到存储芯片中。
据估计，人类大脑拥有1000多亿个神经元，而所谓的“突触连接”的数量是神经元数量的1000多倍，因此能够复制大脑神经网络图的存储芯片，必须具备存储100万亿个虚拟神经元和突触数据的容量。
通过3D存储集成技术，上述庞大数量的存储芯片可以整合在一个单一芯片上。而三星电子目前就是3D存储集成技术的全球领先厂商。
在一份新闻通稿中，论文作者之一的Ham Don-hee表示：“我们所提出的研究愿景是很宏大的，如果朝着这个英雄般的目标前进，我们将会同时推进机器智能、神经科学和半导体技术的边界。”
参考文献Ham, D., Park, H., Hwang, S. et al. Neuromorphic electronics based on copying and pasting the brain. Nat Electron 4, 635–644 (2021). https://doi.org/10.1038/s41928-021-00646-1https://www.tudocelular.com/tech/noticias/n180155/samsung-cerebro-humano-inspiracao-chip-futuro.htmlhttps://www.hpcwire.com/off-the-wire/samsung-electronics-puts-forward-a-vision-to-copy-and-paste-the-brain-on-neuromorphic-chips/参考：新浪科技，CSDN

仅用于学术交流，若有侵权及疑问，请后台留言，管理员即时删侵！

更多阅读

一种针对有训练运动想象BCI赛题的解决方案

“大脑绘画”可以帮助多动症患者吗？

脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习

加入社群

欢迎加入脑机接口社区交流群，