研究人员开发可实现树突网络的人工神经纤维晶体管

基于人工智能 (AI) 的技术的进步导致可供计算机处理的数据量出现天文数字的增长。现有的计算方法往往按顺序处理数据，因此处理海量信息需要大量的时间和功率。因此，需要过渡到新的计算范式来解决这些具有挑战性的问题。研究人员目前正致力于开发节能的神经形态计算技术和硬件，这些技术和硬件能够通过模仿人脑的结构和机制来处理大量信息。

韩国科学技术研究院(KIST)报告称，由光电子材料与器件中心的 Jung ah Lim 博士和 Hyunsu Ju 博士领导的研究小组已成功开发出结构和功能类似的有机神经纤维晶体管。人脑中的神经元，可以用作神经网络。需要研究可以充当神经元和突触的设备，以便可以以类似于人脑中数据处理的方式执行大规模计算。与之前开发的充当神经元或突触的设备不同，KIST 开发的人工神经纤维晶体管可以模拟神经元和突触的行为。通过以阵列的形式连接晶体管，人们可以轻松创建类似于神经网络的结构。

生物神经元具有可同时接受多种刺激的纤维状分支，信号传递是由电信号刺激的离子迁移介导的。KIST 研究人员使用他们之前在 2019 年开发的纤维晶体管开发了上述人造神经纤维。他们设计了记忆晶体管，可以记住所施加的电信号的强度，类似于突触，并通过半导体通道和离子之间的氧化还原反应传输它们绝缘体在接收来自神经纤维晶体管的电刺激时。这些人工神经纤维还模拟了神经元的信号求和功能。

研究人员使用人工神经纤维创建了一个包含 100 个突触的人工神经网络系统，并通过语音识别实验验证了该设备的稳定性。在使用语音数据进行训练后，所提出的神经网络被证明可以实现 88.9% 的识别准确率。

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