新的人工神经元诞生，使用的能量比人脑少数千

近日，南加州大学Joshua Yang教授团队及其合作者成功打造出功能齐全的人工神经元1M1T1R。它是一种人造神经元，可以像真正的脑细胞一样发挥作用。有望诞生类似于人脑的基于硬件的学习系统，人工智能有望演变成更接近自然智能的形式。据媒体报道，这可能会开启迈向通用人工智能的下一次飞跃，并且很可能是实现通用人工智能的关键拼图之一。相关论文发表在《自然电子》杂志上。 [1]。 。皮焦耳水平大约是蚊子遮住翅膀一次所消耗能量的千分之一。研究团队通过模拟预测发现，如果采用更先进的3纳米晶体管制造工艺，忆阻器进一步缩小，其能耗可以进一步降低到艾焦耳级，这意味着节能数千倍。比人脑中的神经元还要多。如果可以用数亿个超低功耗神经元组成电子大脑，那么处理目前需要大型服务器的人工智能任务只需要一块手表电池的电量。这可能会改变人工智能的部署方式，使其能够嵌入手表、眼镜甚至植入式医疗设备中。 。我们今天常用的人工智能，例如聊天机器人和图像生成器，都是狭义人工智能。他们非常擅长完成某项特定任务，但不会轻易地将在一个领域学到的知识应用到另一个领域。很多人期望的AA GI会是一个能够独立学习的多面手。那么，1M1T1R 神经元如何帮助实现 AGI？关键在于处理时空信息的能力。人们生活在时间和空间中。当我们阅读一个句子时，我们不仅需要识别每个单词，识别其中的空间信息，还需要了解这些单词出现的顺序，也就是理解和时间信息。当我们接住一个飞来的球时，我们必须实时预测其轨迹和着陆点。处理时间序列信息是传统人工智能的短板，但却是人脑的强项。该研究小组使用 1M1T1R 神经元构建了循环尖峰神经网络，并用它来挑战一项非常rap 的任务：识别“突发脉冲海德堡数字”语音数据集。该数据集模拟了人耳神经元对英语和德语中的数字0到9的听觉反应模式，这是时空信息处理中的常见问题。上述由1M1T1R神经元驱动的网络的识别准确率达到91.35%。研究团队还发现1M1T1R神经元具有以下能力：它们的可塑性可以帮助网络更好地传播学习信号；它的随机性可以帮助网络跳出局部最优解，找到更加全局的解，就像一个探索者刻意走一些未开发的路，却可能发现更大的宝藏；其不应期可以优化整个网络的激活频率，从而有助于适应不同类型的任务。这些结果表明，1M1T1R神经元不仅模仿生物神经元，而且还是一个强大且高度可塑的计算单元，能够胜任未来AGI所需的复杂动态实时计算任务。优点是每个人工神经元都集中在一个晶体管的体积内，而以前的设计需要数十甚至数百个晶体管。因此，1M1T1R神经元可以将芯片尺寸缩小几个数量级，从而显着降低能耗。 。如果你想了解神经拟态计算，可以从一个日常案例开始。当你拿着一个装满热水的热杯子时，你的手会向后滑动，有时速度太快，以至于你没有时间感受到热量。其实这个动作并不是你想到的事情，但是像大脑和神经系统这样非常复杂的网络会在千分之一秒内自动完成它。在这个网络中，数千亿个称为神经元的微小细胞正在忙碌。它们通过发送和接收微小的电信号不断地相互交流，并共同指导你所做的一切：从呼吸和心跳，到解决数学问题，到为电影哭泣。科学家们想知道：如果我们可以使用人造材料来模仿这些神经元的工作方式，我们是否可以创造出一个像人类大脑一样智能和高效的电子大脑？因此，这个领域被称为神经形态计算。要了解1M1T1R神经元的发明，我们首先要从我们使用的电脑或手机开始。他们遵循称为冯·诺依曼架构的模型。我们都知道计算机中有CPU和内存。从工作原理上来说，CPU可以比作搬运工，内存则可以比作搬运工。是一个仓库。每次需要完成一项任务，比如识别图片中是否有猫，搬运工就必须不停地跑到仓库，将如何识别猫的指令数据和图片传输出去，进行检查，然后跑回来存储结果。整个过程既忙碌又消耗精力。这就是为什么每当我们运行稍微复杂的人工智能程序时，设备就会死机并且电池会很快耗尽。像 ChatGPT-5 这样的人工智能每天消耗的电力比美国一百万个家庭还多。让我们看看我们的大脑。它仅重约1.4公斤，拥有一个昏暗A灯泡的功率，却能实现连超级计算机都无法比拟的认知功能。它可以同时处理许多事情，如看、听、闻、思考和保持平衡。这主要是由大脑的网络结构和工作模式决定的。大脑中的每个神经元都是一个独立的转运器，它们与每个神经元都紧密相连其他形成一个大的网络。在大脑中，信息不会四处传输，而是以电脉冲的形式在神经元之间发送和传播，就像海浪一样。这种工作方式是并行的、非破坏性的、事件驱动的，即所有的搬运工一起工作，不需要统一时钟速度，只需要在信号到来时工作。基于此，科学家们意识到，为了制造出真正高效、智能的AI，硬件本身需要从根本上改变，使其能够模仿大脑的结构。过去，人们曾尝试使用传统的互补金属氧化物半导体（CMO）计算机芯片来模拟神经元。但问题是晶体管的工作原理与生物神经元完全不同。要模拟神经元的一个简单特性，比如模拟“信号积累后突然放电”这样的特性，需要使用几十甚至上百个晶体管来模拟。o 形成复杂的电路。此时我们找到了一个更优雅的解决方案。他们从人体的生物神经元中汲取灵感。生物神经元的秘密在于离子。在我们的大脑中，钠离子、钾离子等不断地在神经元细胞膜内部流动，会引起电压变化，进而产生神经冲动。这些离子的流动由细胞膜中的离子通道精确控制。那么，有没有一种电子物质也能像离子一样流动呢？当然，这个电子元件的名字就是忆阻器memristor。顾名思义，忆阻器是一种具有记忆功能的电阻器。普通电阻就像一根固定粗细的水管。忆阻器是一种可以自动调节粗细的智能水管：当电流沿一个方向流动时，其电阻会变小，从而更容易导电；当电流反向或电流消失时，它会慢慢恢复到原来的状态。主题忆阻器型忆阻器就更神奇了。里面有银等活性金属离子。当施加电压时，这些银离子会像走出迷宫一样努力分散并从一端漂移到另一端，最终形成一个允许电流通过的小导电通道。这个过程就像神经元的充电过程。当电压去除时，这些银离子会由于自身不规则的热运动而快速分散，导致导电通道破裂，然后使器件返回到非导电状态。这个过程就像重置神经元。基于这一原理，研究团队设计了一种三合一结构，并将其命名为1M1T1R神经元，它由三部分组成：第一部分是不对称扩散忆阻器，作为1M1T1R神经元的核心，负责感知信号信号并利用离子传输。运动来模拟神经信号的积累。第二部分是一个晶体管，充当放大器和输出。当忆阻器突然导通时，晶体管的栅极电容迅速充电，像开洪水一样释放出强大的输出电流脉冲。第三部分是电阻器，充当安全阀和计时器，控制栅极电容器放电的速率并确定神经元在放电后需要休息多长时间。通过使用纳米技术，研究团队将忆阻器和电阻器垂直堆叠在晶体管顶部。最后，一个功能齐全的人工神经元所占据的面积仅等于普通晶体管的大小。这是一体化的一大飞跃。 。例如，如果用破损的水桶接水，需要很长时间水位才会在桶口上升。水滴之间的间隔越长，从裂缝中漏出的水就越多，这就是整体漏水。 1M1T1R 神经元积累尖峰但泄漏它们，allo借助它来感知输入信号中的时间模式。第二个特征是释放阈值。仍以桶中接水为例，当桶中的水最终溢出桶壁时，溅起水花从顶部溢出。 1M1T1R 神经元也是如此。当其积累的电压达到临界值时，它不会缓慢释放它，而是会产生强大的、全有或全无的电脉冲。第三个特点是传播的传播。也就是说，一个神经元的输出可以直接成为下一个神经元的输入。该研究小组连接了两个 1M1T1R 神经元，发现第一个神经元的释放成功刺激了第二个神经元的耦合和释放。这就像推倒第一块多米诺骨牌，引发连锁反应。第四个特点是内在的可塑性。例如，当一个钢琴男孩一遍又一遍地弹奏同一首钢琴曲时，他的手指会变得越来越灵活。这是一种可塑性。 1M1T1R神经元具有相似的可塑性。放电后，极少量的银离子将保留在通道中。当下一个信号到达时，这些残基可以更容易、更快地重建通道，使神经元更加敏感。第五个特征是不应期。 1M1T1R神经元剧烈放电后，会进入一个非常短的不应期。这段时间无论你怎么刺激它，它都不会再感到惊讶。当耐火时间由控制电阻和晶体管的容量决定时，其起始也可以精确控制。这确保了神经信号具有清晰的节奏并且不会混乱。第六个特点是随机性。 1M1T1R 银离子在扩散过程中神经元内的运动本身就具有微观随机性，这成为神经元每次切换的原因。整合过程中将会出现微小的、不可预测的变化时间和时刻释放。这种随机性使得系统能够避免陷入僵化循环，而是更加灵活地适应环境的变化。人们希望基于这种神经元的更小、更高效的芯片能够像人脑一样处理信息，为AGI的实现铺平道路。这项研究的背后是来自南加州大学、马萨诸塞大学、美国空军研究实验室、美国宇航局等机构的数十名科学家多年合作的成果。这时，有人负责设计概念，有人负责在纳米尺度上雕刻这些微型器件，有人负责进行精确的功率测量，有人负责编写模拟程序。正是这些努力将这种电子神经元从一个想法变成了现实。参考文献：相关论文：https://www.nature.com/articles/s41928-025-01488-xhttps://www.sciencedaily.com/releases/2025/11/251105050723.htm返回搜狐查看更多