以神经网络为代表的类脑人工智能技术正深刻影响人类社会但目前运行神经网络计算的硬件系统依然基于传统硅基运算器与存储器,能效远低于人脑研发具有神经形态模拟功能的类脑器件,如神经网络硬件系统的核心器件 —— 电子突触,是进一步推进人工智能发展的重要途径之一为执行复杂的人工智能任务,神经网络硬件系统对电子突触器件提出了诸多苛刻要求,如:非易失电导态数目大于 100,非线性度小于 1,开关比大于 100,翻转耐久大于 109 次,周期随机性小于 3%可是,已报道的类脑突触器件无法全面满足上述指标要求
本站了解到,上述结果展现了铁电隧道结在构建未来高性能类脑人工智能计算硬件系统方面的重要潜力。
首先,神经拟态芯片存储和计算为一体(因此没有冯?诺依曼瓶颈),靠的是更近一步的模拟生物神经网络的工作方式来解决问题。