劉明團隊和楊建華團隊在類腦感知計算領域獲進展

　　當前，人類社會正由信息化向智能化發展。智能化社會的構建需要信息技術系統能夠對外界環境信息進行實時獲取、高效處理并及時做出決策。發展“感存算一體化”的低功耗智能信息處理系統是其重要趨勢。脈沖神經網絡作為下一代神經形態計算技術，是構建高能效存算一體數據處理中心的理想選擇。為實現脈沖機制的感存算一體智能處理系統，需要構建高效的感知信息接口（生物學上稱為傳入神經）來建立脈沖數據處理中心與傳感器之間的實時聯系。

　　近日，中國科學院微電子研究所重點實驗室劉明團隊與美國馬薩諸塞大學楊建華團隊合作，基于微電子所研制的NbOx-Mott憶阻器，構建了一種高效的人工脈沖傳入神經電路用于傳感器到脈沖數據處理中心之間的接口。NbOx-Mott憶阻器作為一種新原理器件，其結構簡單、可微縮性好、易于大規模集成，具有高可靠性和豐富的動態轉變（絕緣態-金屬態轉變）特性。構建的接口電路成功實現了傳感器感知的模擬電信號到頻率依賴的脈沖信號的轉換，簡化了傳感器與脈沖數據處理中心的信息接口。其頻率響應與非有害刺激強度下的輸入電壓呈現準線性關系，且傾向于在有害輸入強度下停止發放脈沖，與生物傳入神經相似。為了驗證該接口的應用，研究人員進一步將該傳入神經電路與壓電傳感器連接，構建了一個無需任何外部電源的人工脈沖機械感受系統。該系統能夠對壓力信號做出響應，并將壓力強度轉換為相應的脈沖頻率以供脈沖數據處理中心使用。

　　此外，該接口電路易于擴展至處理來自各種傳感器的信號，如嗅覺、味覺、視覺、聽覺、溫度、磁場和濕度等。傳入神經電路（接口電路）除可用于構建多種傳感系統外，還具有神經元的積分發射特性，適用于實現脈沖神經網絡。該神經電路可進一步用于構造復雜的脈沖神經網絡來處理信息，有望實現集感存算于一體的高效智能終端系統。

　　上述研究成果于1月2日發表在《自然-通訊》期刊上（Nature Communications，DOI:10.1038/s41467-019-13827-6）。微電子所博士生張續猛為該文章的第一作者，微電子所研究員劉明、劉琦和馬薩諸塞大學教授楊建華為共同通訊作者。上述工作部分得到國家基金委、科技部、中科院等的資助。

a.生物體機械感受系統原理圖。皮膚中的感受器感受外界刺激，傳入神經產生動作電位并傳輸到大腦皮層的中樞系統進行進一步處理；b.人工機械脈沖感受系統原理圖，包括壓電傳感器和傳入神經電路（ASAN）。傳入神經電路產生脈沖神經網絡（SNNs）可以處理的脈沖信號