陳根:記憶加電阻的記憶電阻器,為腦機介面提供新可能

原標題:陳根:記憶加電阻的記憶電阻器,為介面提供新可能

文/陳根

“腦機介面”作為前沿科技研究的熱點技術,一直頗受業界關注。

2017年,成立腦機介面Neuralink,兩年後,馬斯克和他的Neuralink團隊釋出了其首款產品,即“腦後插管”新技術。

今年8月29日,馬斯克在釋出會上公佈升級版腦機介面和進行裝置植入的手術機器人。而此次馬斯克推出的新裝置被命名為the Link v 0.9 版,較之初代的裝置,植入步驟並沒有相差很大,但升級版的腦機介面尺寸更小,效能更好,再度在科技界掀起軒然大波。

但事實上,對於現有大多數腦機介面來說,其訊號處理模組採用的是傳統的馮 · 諾伊曼結構。

陳根:記憶加電阻的記憶電阻器,為腦機介面提供新可能

處理訊號的過程中,需要將模擬神經訊號轉換成數字訊號,之後再進行處理。這種訊號處理方式與大腦的工作方式不同,轉換和壓縮會造成大功耗和訊號延遲,還會導致資訊丟失、難處理平行計算,從而降低訊號處理的準確性。

基於此,科學家開始嘗試仿生設計,以更好地處理大容量的神經模擬訊號。近日,清華大學的研究小組實現了一種新方案——基於記憶電阻器的神經訊號分析系統。其相關成果於 8 月25 日發表在 Nature Communication 上。

陳根:記憶加電阻的記憶電阻器,為腦機介面提供新可能

其中,憶阻器(Memristor,其命名由Memory和Resistor合成)是一種新型資訊處理器件,其工作機理與人腦中的神經突觸、神經元等具有一定的相似性,基於憶阻器(Memristor)的神經形態計算可以突破傳統計算架構,在實現高並行度的同時顯著降低功耗。

作為概念驗證演示,憶阻器陣列用於實現對癲癇相關神經訊號進行濾波和識別,實現了93.46%。此外,研究人員基於憶阻器的系統在與最先進的互補金氧半導體的功率效率比較系統。

這項工作證明了使用記憶電阻器實現高效能的可行性下一代腦機介面的神經訊號分析,這將為腦機介面技術帶來了更多的可能性。

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