神经形态器件研究进展与未来趋势

大数据时代的信息爆炸、摩尔定律的逐渐减缓和"万物互联"的最终愿景使得发展高性能的非传统计算迫在眉睫. 21世纪以来,神经形态计算以高度的并行、极低的功耗和存算一体的特征受到了广泛的关注.其中,具有独特物理机制的神经形态器件是神经形态计算硬件的基本组成单元,对新型非冯·诺依曼架构芯片的研发乃至类脑智能的最终实现都具有重要意义.本文重点介绍了神经形态器件的研究进展和未来研发的趋势.研究低功耗的神经形态器件与集成方法,提高突触器件的线性度、对称性和开关比以及从动力学角度模拟生物启发的神经系统是该领域的研究热点.     

基于离子型忆阻器的神经形态系统:从材料、器件到芯片

现有的“冯·诺依曼”体系因其计算与存储分离的特点难以满足人工智能、物联网等新技术在能耗和速率方面的发展需求,而存算一体化的类脑计算方案有望突破这一瓶颈.忆阻器是一种新型微电子基础器件,其电阻可通过外界电场调节,而且忆阻器在结构与功能上接近于生物大脑中的突触和神经元,利用其构建的忆阻神经网络具有小尺寸、高速和低能耗等优良特性,有助于实现更接近生物大脑的人工智能.本文对忆阻器领域近年来的研究进展进行了全面的综述:在材料层面,根据阻变机理介绍了忆阻器的不同类型;在器件层面,结合当前忆阻器的应用背景论述了基于离子型忆阻器的性能要求及优化措施;在系统层面,讨论了离子型忆阻器作为忆阻突触、忆阻神经元的应用,并进一步概述了忆阻神经网络的网络结构、学习算法和硬件实现,最后对基于离子型忆阻器的神经形态芯片所面临的挑战和未来前景进行了总结与展望.     

侵入式脑神经信号监测与调控技术研究进展

脑科学研究是当今自然科学面临的一项重要挑战.大脑是人体的神经枢纽,控制着人体的各项生理活动.脑神经信号监测与调控技术能够建立大脑与外部设备之间的信息连接通路,从而实现对大脑中信息的读取以及对脑活动的控制,因此在疾病诊疗、军事、教育、娱乐等领域具有广阔的发展和应用前景.尽管目前脑神经信号监测与调控技术已经取得一定成果,但对于侵入式脑信号监测与调控技术的研究仍处于起步阶段.本文简要介绍脑神经信号监测与调控技术的基本原理,从信号获取、调控手段和电极制备等关键技术角度阐述侵入式脑信号监测与调控技术的国内外研究现状,讨论其面临的信号质量、调控准确性和生物安全等方面的挑战.最后,展望该技术在脑机接口等前沿领域中的应用前景.     

人脑形态网络及其在脑发育研究中的应用

人脑是一个极其复杂的系统,数以万亿的神经元通过突触构成了庞大的连接网络,如何系统而全面地刻画大脑内部的组织模式一直是神经科学家致力解决的热点问题.随着非侵入神经成像技术的兴起,基于磁共振成像的脑网络研究为揭示人脑的复杂结构提供了新的契机.其中,脑形态网络因其图像易获得、质量稳定和分析方法简单等优势引发了研究者的广泛关注.传统的脑形态网络是利用一组受试者的某种形态学指标构建的被试间协方差网络,只能反映大脑形态的群组特征.个体水平脑形态网络则针对个体大脑刻画脑区间的形态相似性,保留了个体的形态信息.多指标甚至多模态数据的应用,进一步整合多种互补的结构信息,能够综合表征皮层形态的拓扑连接模式.近年来,脑形态网络在探究人类大脑发育进程方面体现了重要价值.研究发现,胎儿时期形态网络从高度模块化的原始状态开始逐渐整合,至出生时已形成小世界拓扑,出生后至童年早期网络变得分离,童年晚期至青春期又逐渐整合,初级网络率先达到成熟而高级网络长期持续发育.这些结论为理解大脑认知功能的形成和发育障碍的起源提供了重要的理论支撑.本文介绍了两种脑形态网络的构建方法和图论模型的基本概念,回顾了脑形态网络在胎儿、婴儿、...     

神经元形态重建进展及趋势

神经元形态重建是指从图像中挖掘表征神经纤维特征的量化数据.该技术在神经元类型识别、神经回路绘制、脑图谱构建等众多脑科学基础研究中发挥重要应用,也会为人工智能领域的多项研究提供有益借鉴.近年来,分子标记和成像技术的系列进展将全脑尺度神经元网络研究推向前所未有的尺度,但也对现有神经元形态重建方法提出若干挑战.在此背景下,本文简述国内外神经元形态重建研究现状和经典方法,论述单神经元重建到神经群落重建是领域发展的必然趋势,并对神经元形态重建的未来发展方向做出展望.上述内容有助于我国研究者迅速了解神经元形态重建领域的最新动向,发展与现有数据特点相匹配的神经元形态重建方法.     

脑机接口——脑信息读取与脑活动调控技术

脑机接口(brain-computer interface, BCI)技术通过建立大脑与外部设备之间直接的信息交流和信号控制通道,实现脑思维活动与外界通信和交互作用,从而进行脑信息读取、外部执行设备的控制,以及脑活动的调整和控制.脑机接口是一种多学科融合的交叉技术,涉及神经科学、计算机科学、通信与信息处理技术、人工智能技术等,展现了广阔的发展和应用前景,包括医疗与康复、科学与教育、自动驾驶、工业控制等.同时,脑机接口技术的发展和应用面临重要的技术以及法律和伦理方面的挑战.本文简要介绍脑机接口技术的基本原理和组成,从信号获取、神经解码和认知脑机接口等关键技术角度阐述了国内外研究现状:从技术角度,讨论了脑机接口技术面临生物兼容性、通信速率、信号获取和处理、神经解码、安全等方面的挑战;从伦理和法制角度,指出该技术面临隐私、自由意志、身份认同和社会公平等方面的挑战.最后,展望了脑机接口技术未来的研究方向和应用前景.     

类脑智能引导AI未来

人工智能是否要“类脑”以及如何“类脑”是人工智能发展中颇具争议的问题。结合在仿生视觉及人工智能领域多年的研究体会,阐述了类脑智能研究的意义与方式,讨论了现阶段人工智能与类脑智能的异同,发表了对未来人工智能发展的一些看法。基于对类脑智能的以上看法,作者及团队将研发智能、感知和操控功能兼备的“机器头脑”,以探索机器自主智能的发展。     

欺骗的认知神经网络模型

欺骗是一种当事人有意试图让他人相信某种错误信念,从而为自己或他人获取利益或规避损失的心理过程.已有的研究为揭示欺骗的神经机制提供了启示,但欺骗这一复杂行为中大规模脑网络的整体性作用尚未得到足够的关注.本文总结了欺骗的相关理论和研究,以及欺骗行为涉及的认知和情感加工过程,并在此基础上提出了欺骗的认知神经网络模型.该模型中,欺骗行为产生于动力系统、情感系统、认知系统和执行系统之间的动态交互过程,而奖赏网络、突显网络、中央执行网络和默认网络的激活和相互作用是其背后的神经基础.模型建立了欺骗相关的研究和理论、心理过程、心理功能、脑区与神经网络之间的联系,并有望对欺骗行为及其神经机制作出更为整体性、系统化的解释.     

顿悟脑的10年:人类顿悟脑机制研究进展

自21世纪首次借助脑成像技术对解决字谜任务过程中顿悟一瞬间的大脑活动状况进行研究以来,目前已有近10年的历史,获得了许多富有价值的研究.这些研究从顿悟的时间进程和脑神经基础两方面对顿悟的大脑机制进行了丰富的探讨,并形成了有关人类解决顿悟问题的"顿悟脑"的神经框架.研究显示,顿悟脑主要由外侧前额叶、扣带回、海马、颞上回、梭状回、楔前叶、楔叶、脑岛和小脑组成.就各脑区的功能而言,外侧前额叶主要负责顿悟难题思维定势的转移和打破,扣带回则参与新旧思路的认知冲突以及解题进程的监管,海马、颞上回和梭状回组成了"三维一体"的、专门负责新异而有效联系形成的神经网络,问题表征的有效转换则依赖于楔叶和楔前叶组成的"非言语的"视觉空间信息加工网络,脑岛负责认知灵活性和顿悟相关情绪体验,反应相关手指运动的皮下控制则依赖于小脑.     

计算视觉和正则化理论

计算视觉理论是当前世界视觉研究的主流,是计算神经科学的基础,它促进了心理物理学、神经生理学、计算机科学、数学、物理学、系统科学、工程学等联合起来研究视觉——大脑的信息处理过程与机制。波吉欧(Poggio)等人提出的正则化理论是计算视觉的一个重大进展,通过算法将计算理论与生物硬件联系起来,为人工智能中的自动图象分析系统,视觉专家系统的研究奠定了理论基础,并成为研究脑信息加工的前沿领域。霍普菲尔德(Hopfield)提出的神经网络集合运算的理论框架成功地求解了一类最优化问题,并研制出相应的硬件芯片,这对当前正在兴起的新一代计算机或智能机的研制具有重大指导意义。波吉欧与霍普菲尔德的工作已引起人们普遍的关注和国际各智能学术机构的重视。为使读者对这些前沿课题的发展近况有所了解,特编译了波吉欧与霍普菲尔德分别在Nature与science上发表的论文,供读者参考。     

人工神经网络及其在语音识别中的应用

1987年6月在美国召开的第一次关于神经网络的国际会议宣告了一门新学科——神经网络与神经工程的诞生。这门新兴边缘学科的出现,把从事计算机科学、人工智能、工程科学、生物控制论和神经科学等各个领域的科学家们组织了起来,旨在共同开创一条运用学科的交叉来研究脑信息处理,实现生物计算机的新路。近年来全球性神经网络研究热潮的兴起,不仅仅是因为神经科学研究本身取得了巨大的进展,     

认知科学与智能研究的进展与我们的策略

本文从信息处理的角度出发，扼要论述了认知科学与智能研究面向计算的工作路线，在分析智能研究的历史和现状的基础上，指出了视觉在该研究领域中的特殊意义，并指出了视觉研究的策略。最后，还阐述了生物系统信息自组织理论对了解脑的机制和智能木质、对智能机研制的意义。本文的目的，是要提供认知科学与智能研究的进展与发展的趋势、应采取的策略、技术路线和主要的研究内容。     

脑功能理论的当代发展和前沿研究计划

21世纪以来,研究人员逐渐揭示出人脑前额叶特别是内侧前额叶的认知功能,脑内的社会镜像神经元系统以及默认网络.这些发现,扩展了20世纪关于经典特异神经通路和网状非特异系统的概念,认识到人脑含有4类机能解剖系统.除了并行协同工作的特异系统和网状系统外,人脑还有以180°相位差交替转换式活动的默认网络和社会认知网络.在所概括的4条神经信息处理机制中,由于自然脑进化的遗传保守性,人脑和动物脑共性大,而与电脑间存在本质差异.人脑功能的独特性体现为社会属性和生物属性高度融合的巨复杂性、四层次性及其包容性.本文简要介绍了脑连接组计划、脑活动图计划和中国脑计划,希望能引起人们关注人脑、动物脑和电脑的共性和本质差异,以便更正确地对待脑科学和人工智能领域的研究成果.     

大脑与视觉、听觉和嗅觉的小知识

大脑与感觉视觉、听觉、嗅觉等身体各种感官感知着外部世界的各种信息,然后通过神经脉冲的形式传递到大脑。在我们意识不到的情况下,大脑对身体的一些活动进行处理,比如消化食物、呼吸氧气、以及协调身体动作等。大脑更是人类意识活动的所在地,有了大脑,我们才能思考、学习,才具备创造能力。     

阿秒脉冲测量原理和技术研究进展

阿秒脉冲由于极短的脉冲宽度和超高的时间分辨能力,在物理学、化学、生物学和医学等领域有着潜在应用.自诞生之日起,阿秒脉冲的时域极限不断突破,使得阿秒脉冲的测量成为一大研究热点.本文主要分为两个部分,第一部分回顾了阿秒脉冲与气体介质作用的脉冲测量技术的发展过程,简述了几种测量阿秒脉冲时域信息的实验原理、实验方案设计以及实验结果.第二部分介绍了从阿秒条纹相机中提取阿秒脉冲时域信息的理论反演算法,包括算法的原理和结构,并从计算时间和计算结果精度上对算法进行了比较.文章最后总结了阿秒脉冲测量技术在实验和理论上的困难与挑战,并展望了未来阿秒脉冲测量的发展方向.     

神经计算机在孕育中

当前神经网络是重新激励人们去探索的一个课题。这种模拟脑功能的信息存储和运算系统,非常适合复杂问题的并行处理。现在,在实验室已研制了一些应用装置,在社会上也有了许多工业应用的商品。网络拓扑学、学习算法、及用VLSI(very Large scale Integrated circuit,超大规模集成电路)实施的电路系统等三个研究领域的新进展正在孕育着神经计算机(Neuro computer)的诞生。一、神经计算机的特点离散符号模式的数字机在统治全球,而连接论(connectionism)模式的感知机受冷落近20载。然而,情况在变,现在让亿次级克雷计算机来识别哪是树木,哪是电线杆,它却黔驴技穷。人工智能领域的人们似乎要重新搬出连接论方法,以适应复杂问题的解     

维生素C在脑病理损伤模型中变化规律的研究进展

维生素C是生命体内不可或缺的水溶性维生素,因其具有防治坏血病的作用,故又被称为抗坏血酸(ascorbic acid, AA).在脑神经系统中, AA是重要的小分子化学物质之一,其作为抗氧化剂和神经调质,在脑神经生理与病理过程中发挥着重要的作用.尽管人们在很早即开展了AA脑神经生理和病理作用的探索,但是其神经化学机制,尤其是在脑损伤过程的变化规律,仍需进一步研究.在生理溶液中, AA易被化学氧化,故不稳定.这一特点也决定了传统分析化学方法难以实现脑内AA的准确测定.这一检测方法的困难极大限制了AA神经化学机制的研究.因此,建立和发展具有时空分辨、高灵敏、高选择的分析化学原理和方法,实现活体层次AA的传感分析,无疑会大大推动AA神经化学机制的研究.针对AA活体分析中存在的挑战,利用电化学原理,本课题组已经发展了基于微透析技术的活体在线电化学方法和活体原位电化学传感方法等,实现了一些生理病理过程中AA变化规律的研究.本文将主要围绕本课题组近些年来在这一方面的研究展开综述.     

一门新兴的交叉学科--神经信息学

神经信息学是新近出现的一门新兴的交叉学科 ,它正在随着人类脑计划的实施而快速发展 .本文介绍了神经信息学的由来及其与人类脑计划的关系 ,分析了促使其发展的当代条件、神经数据的特点及其对信息科学技术提出的新要求 ,还介绍了神经信息学的研究项目实例 ,探讨了它的发展所带来的机遇和挑战 .     

脑神经活动光学显微成像技术

大脑包含数亿至数千亿的神经元以及更为复杂的神经突触连接网络,是生物体中最复杂的器官.脑科学是21世纪以来最重要的前沿新兴学科之一,它的兴起标志着人类在认识自我、探索智慧和意识的本质中进入了一个新时代.在活体中对大脑神经活动进行长时间、大视野、高时空分辨率的观测,是解析大脑功能的关键.光学显微成像技术以其时空分辨率高,光学探针的特异性和多样性等优势,成为了脑神经活动研究的重要工具.针对大脑的高度散射、高速神经信号传递、超大神经元规模、精细突触连接结构等特性以及自由活动动物的脑神经活动观测需求,本文将从超深、超快、大视场、超分辨、微型化5个发展方向,概述包括多光子、红外二区、光声、光片、结构光以及自适应光学在内的多种光学显微成像技术在脑神经活动显微观测领域的发展进展及前沿动态,并展望脑神经活动光学显微成像技术的未来发展方向与前景.     

动态点击

正神经元规模最大类脑计算机问世近期,浙江大学联合之江实验室在杭州发布了一款包含1.2亿脉冲神经元、近千亿神经突触的类脑计算机。该计算机使用了792颗由浙江大学研制的达尔文2代类脑芯片,神经元数量规模相当于小鼠大脑。据介绍,类脑计算机是用硬件及软件模拟大脑神经网络的结构与运行机制所构造的一种全新的人工智能系统。本次成果是将792颗我国自主知识产权的达尔文2代类脑计算芯片集成在3台1.6米高的标准服务器机箱中,形成一台机架式类脑计算机。