中國電子元件行業(yè)協(xié)會(huì )
China Electronic Components Association
隨著(zhù)人工智能和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)的飛速發(fā)展，對生活帶來(lái)便利的同時(shí)也暴露出了基于馮·諾伊曼的傳統計算架構因為存儲與計算單元之間存在物理屏障而導致的對日益龐大的數據量和能耗巨大的應對不足的問(wèn)題。光作為現代信息傳輸的主要媒介之一，因其具有高速傳輸能力和高安全性而備受青睞。然而基于傳統光探測器的探測系統僅能實(shí)現對光信息的探測缺乏對信息的基本處理能力，在數據量日益增加和處理能力要求更高的未來(lái)將被淘汰。因此，開(kāi)發(fā)出一種兼具探測和信息處理能力的新型光探測系統被視為下一代信息技術(shù)的關(guān)鍵。
近日，山東大學(xué)聯(lián)合中北大學(xué)研究團隊提出了一種集成感知、存儲和計算的近傳感神經(jīng)形態(tài)計算系統。研究成果以“Near-Sensor Neuromorphic Computing System based on Thermopile Infrared Detector and Memristor for Encrypted Visual Information Transmission”為題發(fā)表在國際著(zhù)名期刊Nano Letters上，山東大學(xué)集成電路學(xué)院研究生王政為本文的第一作者，山東大學(xué)集成電路學(xué)院王天宇研究員、孟佳琳研究員與中北大學(xué)雷程副教授為論文共同通訊作者。
該系統由能夠探測近紅外波段光信息的熱電堆紅外探測器陣列和被視作實(shí)現類(lèi)腦計算的有力候選者的憶阻器陣列組成。該系統通過(guò)熱電堆紅外探測器陣列捕捉紅外波段信號，后產(chǎn)生響應電壓被輸入至憶阻器陣列內進(jìn)行產(chǎn)生電導值，并在這一過(guò)程完成權重更迭?；谠撓到y，作者首先以經(jīng)過(guò)該系統的降噪預處理后，對MNIST 數字的識別率由84.26%提升至98.63%，證明了該系統具備高精度視覺(jué)神經(jīng)形態(tài)計算能力，后基于該系統和軟硬件結合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）設計了一種區別于主流的信息加密傳輸方式，并成功演示了應用場(chǎng)景。
圖1. 近傳感神經(jīng)形態(tài)計算系統的結構和工作原理。
圖2. 基于近傳感神經(jīng)形態(tài)計算系統的信息加密傳輸與識別。
圖3. 基于熱電堆紅外探測器的近傳感系統信息安全加密傳輸和計算的應用演示。
綜上所述，研究者提出了一種由熱電堆紅外探測器陣列和憶阻器陣列所組成的近傳感神經(jīng)形態(tài)計算系統。其中，熱電堆紅外探測器展示出了較寬的檢測范圍和快速響應能力。憶阻器展示出了優(yōu)異的保持性、耐受性和神經(jīng)形態(tài)計算能力。研究者開(kāi)發(fā)了一種用于手寫(xiě)數字識別的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，通過(guò)熱電堆紅外探測器的去噪處理，將準確率從84.27%提高到98.63%。研究者利用近傳感器神經(jīng)形態(tài)計算系統進(jìn)行加密密碼傳輸和語(yǔ)音激活安全訪(fǎng)問(wèn)，展示出了高精度信息傳輸和加密的巨大潛力。
