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微电子工程
在当今的计算机技术中，降低功耗是一项日益艰巨的挑战。传统的计算架构受到所谓的冯·诺依曼瓶颈 (VNB) 的影响，即需要在内存和处理单元之间不断交换数据和指令，从而导致大量且似乎不可避免的功耗。即使是通常用于运行人工智能 (AI) 算法（例如深度神经网络 (DNN)）的硬件也受到此限制的影响。为了满足对超低功耗、自主和智能系统日益增长的需求，必须改变范式。从这个角度来看，新兴的忆阻非易失性存储器被认为是引领这项技术向下一代硬件平台过渡的良好候选者，它使在同一位置存储和处理信息成为可能，从而绕过 VNB。为了评估当前公共可用设备的状态，本文对商用级封装的自导通道忆阻器进行了彻底研究，以评估其在内存计算框架中的性能。具体而言，确定了允许突触权重的模拟更新和稳定的二进制切换的操作条件以及相关问题。为此，设计并实现了基于 FPGA 控制平台的专用但原型的系统。然后，利用它充分表征创新智能 IMPLY（SIMPLY）逻辑内存（LiM）计算框架的功耗性能，该框架允许可靠地在内存中计算经典布尔运算。将这些结果投影到纳秒范围可以估算出这种计算范式的真正潜力。虽然本文没有进行研究，但所提出的平台也可用于测试基于忆阻器的 SNN 和二值化 DNN（即 BNN），它们可与 LiM 结合以提供异构灵活架构，这是无处不在的 AI 的长期目标。
在异构混合信号神经形态处理系统中实现稳健计算的脑启发方法
神经形态处理系统使用混合信号模拟/数字电子电路和/或忆阻设备实现脉冲神经网络，代表了一种有前途的技术，适用于需要低功耗、低延迟且由于缺乏连接或出于隐私考虑而无法连接到云进行离线处理的边缘计算应用。然而，这些电路通常噪声大且不精确，因为它们受设备间差异的影响，并且工作电流极小。因此，按照这种方法实现可靠的计算和高精度仍然是一个悬而未决的挑战，一方面阻碍了进展，另一方面限制了这项技术的广泛采用。从构造上讲，这些硬件处理系统具有许多生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非负性。越来越多的证据表明，将这些约束应用于人工神经网络（包括用于人工智能的神经网络），可以提高学习的稳健性并提高其可靠性。在这里，我们深入研究神经科学，并提出网络级大脑启发策略，进一步提高这些神经形态系统的可靠性和稳健性：我们通过芯片测量来量化群体平均在多大程度上有效地减少神经反应的变化，我们通过实验证明皮质模型的神经编码策略如何允许硅神经元产生可靠的信号表示，并展示如何利用这些策略稳健地实现基本计算原语，如选择性放大、信号恢复、工作记忆和关系网络。我们认为，这些策略可以有助于指导使用噪声和不精确的计算基板（如亚阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实现的稳健可靠的超低功耗电子神经处理系统的设计。
水分对结构依赖性影响ZnO薄膜电阻切换行为
依赖于金属绝绝构成结构设备中电阻开关现象的两末端回忆设备最近引起了人们对实现下一代记忆和神经形态架构的极大关注。[1-4]的身体机制取决于电化学效应和纳米离子工艺涉及金属原子溶解在电芯片中溶解的金属溶解的金属活性电极，并导致金属群体在互联网中的转变，以使得Metal the Is condrative the Is the Is the Is the Is the Metallix the Mentals Ondallic the Mentals the Mentals contallic contallix contallix contallix contallix contallix contallix contallix的迁移。[5,6]先前的报道表明，电阻开关机制受外在影响的强烈影响，例如存在可以扩散并吸附在绝缘基质中的水分。[7,8,17,18,9-16]在术语中，水分对电阻切换细胞功能的影响被观察到取决于所涉及材料的特定化学/结构特性。[7]在金属氧化物中，半导体ZnO被广泛利用为用于实现电子设备的活性材料。由于其特殊的光子，机械和电子特性以及生物相容性和环保性特征，ZnO也被认为是广泛应用的有前途的候选人，包括现场效应晶体管，压电电透射器，光伏，传感器，传感器和照片检测器。[19-24]也，对ZnO的兴趣与具有多种形态的可能性有关，包括纳米线，纳米棒，纳米生物和纳米片。[25,26]在此框架中，在包括纳米线/纳米棒在内的ZnO纳米结构中观察到了电阻性开关现象，[27-29]纳米岛[30]，以及在具有不同沉积技术的广泛薄膜中。[31,32,41,33-40]，在电阻开关设备领域，由于其高透明度可见光，[37-39]也充分利用了其辐射硬度，因此非常感兴趣地致力于ZnO。[42]
人工智能的分子神经形成块
人工智能（AI）长期以来一直是迷人的主题，在巨大的诺言和不可避免的幻灭之间振荡。尽管在复杂游戏中的AI表现优于人类冠军，但表明我们进入了一个新的计算时代，但更深入的外观表明，这些突破的成本很高 - 需要大量的精力和昂贵，昂贵的培训过程。在认知，决策和智力等领域，即使我们最先进的计算机也远远远远低于大脑无与伦比的效率和紧凑的设计。这一挑战的核心在于传统电路元素和计算体系结构的局限性，这些元素难以复制大脑在混乱边缘运行的大脑复杂的非线性动力学。在本次研讨会中，我将引入一类新的分子电路元素，旨在捕获模仿纳米级的大脑样行为的复杂，可重构逻辑。这些设备可以作为模拟或数字元素操作，也可以在不稳定的边缘固定，从而以传统计算硬件无法使用的方式效仿神经功能的独特潜力。我们的旅程从其基础物理和化学探索这些分子系统，一直到集成电路设计和片上应用程序[1-7]，目的是为AI和机器学习平台奠定基础，以超越摩尔定律的局限性并导致一个新的能量计算时代。参考文献：[1] Sharma，D.，Rath，S.P.，Kundu，B.，Korkmaz，A.，Thompson，D.，Bhat，N.，Goswami，S.，Williams，R.S。和Goswami，s。线性对称自我选择14位动力学分子回忆录。自然633，560–566（2024）。[2] Sreebrata Goswami，Williams，R。Stanley和Sreetosh Goswami。“用分子材料进行计算的潜力和挑战”。自然材料（2024）：1-11。[3] Rath，S。P.，Deepak，Goswami，S.，Williams，R。S.，＆Goswami，S。使用分子备忘录的能量和空间有效的平行加法。高级材料（2023），2206128。[4] Rath，Santi Prasad，Thompson，Damien，Goswami，Sreebrata和Goswami，Sreetosh。“在回忆录中的许多身体分子相互作用。”高级材料（2023）：2204551。[5] Goswami，Sreetosh等。“分子回忆录中的决策树”。自然597.7874（2021）：51-56。[6] Goswami，Sreetosh等。“使用可加工的金属配位的偶氮芳烃的强大电阻存储器。”自然材料16.12（2017）：1216-1224。[7] Goswami，Sreetosh等。“电荷不成比例的分子氧化还原，用于离散的回忆和成年开关。”自然纳米技术15.5（2020）：380-389。
Kyle A. Sullivan博士 Huan Zhao 可持续制造技术组 neus domingo marimon ORNL匹配礼物基金
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