譯者 | 李睿

審校 | 重樓

神經形態芯片從人類大腦的神經結構中汲取靈感，代表著計算機技術的一次重大飛躍。與使用馮·諾依曼思想設計的傳統計算機芯片不同，神經形態芯片模仿了大腦的神經網絡拓撲結構，從而實現了更高效、更自適應的計算系統。

模擬大腦的神經結構

這些芯片使用人工神經元、突觸和通路來模擬人類大腦中看到的復雜連接。與典型系統的線性處理相比，該架構支持并行處理，允許快速且適應性強的學習。

神經形態計算的核心原則

驅動神經形態計算的核心原則包括：

• 并行性：神經形態芯片可以同時處理多個信息流，類似于大腦的并行處理能力。
• 基于事件的處理：這些芯片利用事件驅動的方法，根據事件或峰值的發生來處理信息，類似于大腦中的神經放電模式。
• 適應性和學習能力：神經形態系統具有從數據中學習和適應的能力，使其能夠提高性能并自主做出決策。

機器學習中的應用

（1）機器學習中的神經形態芯片

神經形態電路使用受大腦啟發的設計進行快速數據處理和學習，將徹底改變機器學習和人工智能應用。由于其獨特的特性，這些芯片在各個領域都有巨大的潛力。

• 模式識別：神經形態芯片擅長模式識別任務，利用其類似大腦的架構來檢測數據中的復雜模式。這些芯片擅長識別不同數據集中的模式，使其能夠應用于圖像和語音識別、自然語言處理等。
• 異常檢測：神經形態芯片中的事件驅動處理能夠快速檢測數據流中的異常。它們可以快速識別與預期模式的偏差，使其成為工業系統中網絡安全、欺詐檢測和故障監控等應用的理想選擇。
• 實時數據分析：這些芯片的并行和事件驅動特性使其非常適合實時數據分析任務。它們可以即時處理傳入的數據流，促進機器人、自動駕駛汽車和物聯網設備中需要實時決策能力的應用。

（2）機器學習的優勢

神經形態芯片在機器學習和人工智能應用中具有以下優勢：

• 能源效率：與傳統處理器相比，它們的并行、事件驅動架構顯著降低了功耗。這種能源效率對于實現電池供電設備的長時間運行和降低數據中心的總體能源成本至關重要。
• 快速學習：神經形態芯片實時適應和學習數據，能夠快速學習和適應不斷變化的環境。這一屬性有助于創建不斷改進其性能的智能系統。
• 魯棒性和適應性：這些芯片具有抗噪聲和數據變異性的魯棒性。它們可以適應不斷變化的輸入條件，并在動態和不可預測的環境中繼續有效地發揮作用。
• 硬件加速：神經形態芯片為某些機器學習任務提供硬件加速，加快計算速度，增強整體處理能力。

（3）不同行業領域中的用例

• 醫療保健：神經形態芯片在醫療保健領域的應用包括分析醫學成像數據、診斷中的模式識別和患者生命體征的實時監測。
• 金融：應用包括欺詐檢測、風險評估和高頻交易，其中快速數據分析和異常檢測至關重要。
• 汽車：神經形態芯片促進自動駕駛汽車的實時處理，實現基于傳感器數據分析的快速決策。
• 環境監測：這些芯片有助于實時分析環境數據，以監測污染水平、天氣預報和自然災害預測。

神經形態芯片設計的最新方法

（1）脈沖神經網絡(SNN)

脈沖神經網絡(SNN)是設計神經形態芯片的重要模型。這些網絡模仿生物神經元的行為，將信息編碼和傳輸為活動的尖峰或爆發。在脈沖神經網絡(SNN)中，信息處理基于這些脈沖的時間和頻率發生，類似于在大腦中觀察到的神經放電模式。

• 事件驅動處理：脈沖神經網絡(SNN)支持高效的事件驅動處理，允許神經形態芯片異步處理信息，模仿大腦的高度并行化和事件驅動性質。
• 神經形態功能：基于脈沖神經網絡(SNN)的芯片表現出諸如脈沖時序依賴可塑性（STDP）之類的功能，使它們能夠以類似于生物大腦中的突觸可塑性的方式適應和學習傳入數據。

（2）硬件-軟件協同設計

創新的方法包括硬件-軟件協同設計策略，其中專門的算法和架構被定制以優化神經形態芯片的性能。

• 算法優化：研究人員和工程師開發量身定制的算法，以有效地利用芯片的獨特架構。這些算法側重于事件驅動處理和高效計算，以充分利用芯片的能力。
• 硬件優化：神經形態芯片的硬件方面是復雜的設計，以支持專門算法的執行。硬件優化確保有效地利用資源，最大限度地減少能源消耗，同時最大限度地提高計算效率。

（3）新材料和制造技術

納米技術和材料科學的進步在塑造神經形態芯片設計方面發揮著關鍵作用。

• 憶阻材料：研究探索使用新型材料，例如憶阻器，其電阻會隨著施加的電壓發生變化。這些材料模擬類似突觸的行為，允許在芯片上創建高效和適應性強的神經網絡。
• 制造技術：創新的制造方法，包括納米級制造工藝，能夠將復雜的神經網絡集成到小型芯片設計中。這種集成增強了計算能力和能源效率，同時減少了芯片的物理足跡。

（4）協同進化方法

一些設計方法涉及協同進化方法，其中硬件和算法同時進化以優化性能和功能。

• 自適應硬件和軟件：通過協同進化，硬件和軟件元素協同適應和優化，使芯片的架構和相關算法得以進化，從而提高性能和效率。
• 靈活的架構：這些方法旨在創建靈活的架構以動態適應不同的計算需求，確保跨不同應用程序和工作負載的最佳性能。

結論

神經形態芯片代表了計算領域的一次巨大飛躍，它從人類大腦的神經結構中汲取靈感，開發出極其高效和靈活的系統。它們與馮·諾伊曼標準架構的差異帶來了處理范式的改變，使它們能夠提供一系列有可能重塑機器學習和人工智能格局的能力。

神經形態設備的獨特結構有可能改變機器學習。這些芯片通過模擬大腦的神經連接，擅長處理復雜的數據模式和活動，例如模式識別、異常檢測和實時數據分析。它們的并行處理能力和事件驅動方法完全重新構想了快速、高效和適應性學習的可能性。

神經形態芯片帶來的好處是多方面的。由于它們的并行處理性質，在提高能源效率、降低功耗和幫助生態友好型計算方面具有相當大的優勢。它們的實時處理能力用于機器人、傳感器數據分析和自主系統，允許在動態環境中快速決策。此外，它們的靈活性和持續的數據學習保證了未來系統的變化和改進。

當前的設計技術，例如脈沖神經網絡(SNN)和硬件-軟件協同設計，展示了神經形態芯片開發的獨特進展。當與納米技術和材料科學的進步相結合時，神經形態芯片的未來軌跡將努力提高處理能力和能源效率，為更強大但更環保的計算機系統鋪平道路。

隨著神經形態芯片的發展，它們在許多領域，包括計算機領域的影響預計會越來越大。這些芯片為未來的計算機系統提供了一個框架，在這個框架中，從優化機器學習算法到允許人工智能，計算機系統將展現出無與倫比的效率、靈活性和自主決策水平。

雖然神經形態芯片的發展仍處于起步階段，但其革命性計算的潛力不容忽視。通過不斷的研究、發明和共同努力，這些芯片為未來的計算系統提供了一種以前只在科幻小說中看到的工作方式。隨著它們的不斷發展，神經形態芯片將成為人類推動技術前沿和生產更智能、更高效機器的動力的里程碑。

原文標題：Understanding Neuromorphic Chips： Revolutionizing Machine Learning，作者：Aditya Bhuyan