北大团队研发多模式忆阻器，支持多种光学神经网络，助力实现大规模可重构视觉计算硬件系统

科技 2025-01-21 16:32 北京

近日，北京大学杨玉超教授和团队研发出一种可支持多种工作模式的忆阻器，并将其与光晶体管进行集成，构建了一个具有可重构特性的视觉感存算一体化集成阵列（MP1R，Multi-Phototransistor-One-Memristor) 与硬件系统。

图 | 杨玉超（来源：杨玉超）

这种系统不仅能够实时感知和处理图像，还能够通过新型硬件支持多种神经网络算法，克服现有视觉感知硬件在光图像信息处理和编码功能上的不足。

（来源：Nature Electronics）

研究中，其首次利用硅基兼容性工艺和材料制备了能够在三种工作模式下运行的忆阻器，分别是线性电阻模式、阈值开关转变模式和短时程记忆模式。

这不仅解决了光忆阻器工作模式单一的局限性，还显著提升了光感知与编码能力以及非线性计算的能力。

具体而言，他们将具备蓝光增强和红光抑制特性的光晶体管与可支持多工作模式的莫特氧化物忆阻器集成，成功实现了对不同光信息的感知、存储和计算。

这种集成阵列能够在不同的光波长下表现出不同的响应特性，例如在蓝光下具有增强效应，而在红光下表现出抑制效应。

更重要的是，这一集成系统具备了多种工作模式的编码能力，包括模拟编码和脉冲编码，能够模拟突触和神经元的功能，从而支持多种神经网络算法。

通过此，他们不仅解决了现有视觉神经形态硬件系统在算法兼容性和复杂信息处理能力上的不足，还成功构建了一个能够灵活编程的可重构硬件系统。

实验结果表明，该系统能够支持多种神经网络算法和图像计算任务，包括静态图像识别、时序脉冲图像编码处理和目标识别等。

总的来说，这一新型硬件平台为构建具有更高适应性和效率的视觉计算系统提供了有力支持，具有广泛的应用前景。

随着该成果的技术成熟，未来几年内它有望在多个领域得到广泛应用：

首先，在自动驾驶中，MP1R 阵列能够提供高效的视觉感知，并支持实时目标识别和环境分析，提高自动驾驶系统的信息处理能力。

其次，机器人领域也能受益于该技术，机器人可以通过智能视觉系统完成高效的目标识别、导航和任务执行。

再次，监控系统则能通过该技术进行高效的事件检测和行为识别，提升公共安全监控的智能化水平。

最后，MP1R 阵列在低功耗、高效处理下，适用于人脸识别、智能医疗、增强现实（AR，Augmented Reality）/虚拟现实（VR，Virtual Reality）系统以及无人机视觉系统，提供实时的图像处理能力，推动这些领域向智能化、自动化发展。

总体来看，这项技术将在多个需要实时视觉计算的场景中发挥重要作用，促进相关行业的创新与进步。

（来源：Nature Electronics）

为 AI 视觉系统的硬件实现提供新思路

本次研究的开展源于传统视觉计算系统在实时图像处理中的局限性。现有的视觉计算系统大多基于互补金属氧化物半导体（CMOS，Complementary Metal Oxide Semiconductor）冯·诺依曼架构，这种架构由于图像传感器、存储器和处理器之间的物理分离，导致了数据处理延迟和冗余数据的产生，进而影响了实时图像处理的效率。

此外，现有的忆阻器技术虽然在机器视觉领域展示了巨大潜力，但其在编码和处理光学数据方面的局限性，使得它与多种神经网络架构的兼容性较差，无法满足复杂视觉任务的需求。

受到大脑神经元功能的启发，他们决定开发一种具有丰富动力学特性的神经形态器件，旨在模拟神经突触和神经元的复杂功能。

研究中，他们先是制备了异质结结构的氧化物忆阻器，这种忆阻器不仅具有非常丰富的动力学特性，还能够模拟神经系统的多样性和复杂性。

同时，课题组将具有丰富动态特性的忆阻器与光晶体管相结合，借此开发出一个 20×20 规模的光晶体管阵列与忆阻器的集成系统。

这个集成阵列能够有效地处理光图像信息，具备时空编码、模拟编码和脉冲编码的多重功能。通过这种集成，他们能够在硬件层面上实现对复杂光学信息的处理和计算。

为了进一步验证和发挥多光晶体管-单忆阻器集成阵列的功能优势，他们设计并开发了一个完整的视觉计算硬件电路系统。

这个系统集成了 MP1R 忆阻器阵列与 1T1R 非易失性忆阻器阵列以及外围读写电路，实现了硬件层面上对不同神经网络算法的支持，并展示了在多种视觉计算应用场景中的实际表现。

通过此，最终他们成功展示了一个集成光感知、计算和存储的视觉计算硬件平台，并实现了多种神经网络算法和视觉计算任务的演示。

这项研究不仅是对神经形态计算和光学图像处理的一次创新突破，也为 AI 视觉系统的硬件实现提供了新的思路和技术路径。

（来源：Nature Electronics）

不盲目追求“短平快”

博士研究生党丙杰是这项研究中不可或缺的重要成员。起初，党丙杰的研究主要集中在器件工艺和物理机理的探索上，之前也做过一些视觉神经形态器件的相关研究，但其研究主要集中在单个器件功能层面。

而杨玉超对于党丙杰的知识背景非常了解，深知他在器件工艺、计算机和电路方面有着扎实的基础。

因此，杨玉超建议他不要仅仅局限于单一器件的研究，而是将研究成果扩展到电路系统层面，追求一个完整、系统的研究，而非盲目追求“短平快”的成果。

研究中，杨玉超鼓励他发挥自己的技术优势，做出有深度且有影响力的科研工作。党丙杰听后，花了几天时间思考，并主动找杨玉超讨论。

他告诉杨玉超，他意识到的确应该更深入地挖掘研究内容，做出系统性成果，同时充分发挥个人特长，创造更有特色的科研成果。

最终，他根据杨玉超的建议，从器件工艺、器件机理，到阵列集成，再到电路硬件系统开发和功能演示，完成了一个全面的研究，贯穿了从器件到电路系统的整个过程。

这段经历让杨玉超深刻感受到，指导和培养学生的科研素养至关重要。要通过因材施教，充分了解学生的知识背景和优势，以便帮助他们在科研道路上不断进步、做出有深度、有影响力的成果。

最终，相关论文以《基于多光敏电阻器-忆阻器阵列的可重构传感器内处理》（Reconfigurable in-sensor processing based on a multi-phototransistor–one-memristor array）为题发在 Nature Electronics[1]，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心博士生毕业生党丙杰为第一作者，杨玉超担任通讯作者。

图 | 相关论文（来源：Nature Electronics）

尽管他们已成功开发出具有丰富动态特性的忆阻器，并在实现神经形态视觉硬件功能和架构方面展示了其优势，为构建通用神经形态视觉计算平台做出了重要的研究贡献，但仍有大量工作需要完成。

未来，他们计划重点实现三维集成，以提高系统的密度和计算效率。此外，还需要进一步优化器件的功耗，并提高其在自然光和暗光条件下的灵敏度。

预计这些进展将为超低功耗、高密度、大规模三维集成的通用神经形态视觉计算系统奠定基础，提供强大的硬件平台和计算能力，支持视觉 AI 应用的发展。

参考资料：

1.Dang, B., Zhang, T., Wu, X. et al. Reconfigurable in-sensor processing based on a multi-phototransistor–one-memristor array. Nat Electron 7, 991–1003 (2024). https://doi.org/10.1038/s41928-024-01280-3

运营/排版：何晨龙

01/ “永久化学品”污染问题终于有解：科学家开发有机光催化体系，助力理解C–F键裂解机制

02/ 让AI预测人脑未来10分钟状态，悉尼大学华人团队提出新型Transformer架构，单时间点预测均方误差为0.0013

03/ OpenAI联合抗衰初创研发GPT-4b micro模型，将干细胞生产效率提高50倍，助力实现更有效的器官培育和细胞替代疗法

04/ 自动化学实验室成真？微软华人学者领衔研发材料生成模型，已发现277个稳定独特新颖材料结构

05/ 首次实现活体细胞内纳米结构无标记化学成像，科学家用AI开发受激拉曼纳米成像技术，分辨率可达86纳米

DeepTech深科技

DeepTech 是一家专注新兴科技的资源赋能与服务机构，以科学、技术、人才为核心，通过科技数据与咨询、出版与影响力、科创资本实验室三大业务板块，推动科学与技术的创新进程。DeepTech 同时是《麻省理工科技评论》中国区独家运营方。

最新文章

OpenAI推出首个智能体Operator，能网购、会订票甚至会做表情包

热电性能超过1962以来文献记录最高值，科学家提升拓扑材料低温热电性能，突破高水平热电性能对超导磁体的依赖

融资超百亿美元，跃居美国第四大独角兽，这家AI数据公司什么来头？

重塑Web开发的AI编程工具Bolt.new完成8350万美元融资，估值达7亿美元

2024 ACM Fellow公布，10位华人学者入选

Anthropic创始人眼中的AI智能体进化：工具、上下文、代码与安全

为开发肝病肾病疗法带来依据：科学家开发代谢路径跟踪方法，实现药物代谢路径的实时监测

为什么使用AI诊断癌症如此困难？

哈工深团队提出多模态智能体Optimus-1，在MineCraft长序列任务表现接近人类水平

OpenAI联手软银、甲骨文启动“星际之门”计划！拟投资5000亿美元打造全球最大AI算力中心

北大团队研发多模式忆阻器，支持多种光学神经网络，助力实现大规模可重构视觉计算硬件系统

2月7日截止｜2024年度“35岁以下科技创新35人”中国报名倒计时

DeepSeek开源推理大模型R1：纯强化学习实现接近OpenAI o1水平，成本降至1/30

特朗普第二任期的科技政策：退出巴黎协定，撤销电动车优惠政策，欲将美国宇航员送往火星

“永久化学品”污染问题终于有解：科学家开发有机光催化体系，助力理解C–F键裂解机制

宾大团队联合UCLA提出新型推理框架，助力大模型解决专业领域推理难题

101种语言即时翻译，Meta新模型可做你的“AI翻译官”

让AI预测人脑未来10分钟状态，悉尼大学华人团队提出新型Transformer架构，单时间点预测均方误差为0.0013

为什么AI编程能快速落地？

AI也会“喵喵叫”：MIT团队让机器学会模仿声音

OpenAI联合抗衰初创研发GPT-4b micro模型，将干细胞生产效率提高50倍，助力实现更有效的器官培育和细胞替代疗法

用AI模拟5亿年生命进化的ESM3模型登上Science，背后公司一年融资1.42亿美元

美AI军工初创再获2亿美元投资，a16z、空客入局，估值已达50亿

为什么说2025是气候科技的关键一年

美最高法裁决维持TikTok禁令，唯一“生还”可能性握在特朗普手里

自动化学实验室成真？微软华人学者领衔研发材料生成模型，已发现277个稳定独特新颖材料结构

英伟达加速布局生成式物理AI：首投中国台湾创企MetAI，用数字孪生重塑工业制造

AI加持的美国军工初创拟打造军用无人机超级工厂，此前与OpenAI达成战略合作

估值102亿美元，全球首家复活灭绝物种公司再获2亿美元融资

AI是否会终结传统搜索引擎？

“星舰”第七次试飞：成功捕捉助推器，但飞船解体

首次实现活体细胞内纳米结构无标记化学成像，科学家用AI开发受激拉曼纳米成像技术，分辨率可达86纳米

国产算力加持的大模型新突破，科大讯飞发布端到端同传大模型媲美人类口译员

看不见的碳捕手：浮游生物的生态贡献

印度史上首家成功发射卫星的私营公司：95后小伙创立Pixxel，已发射三颗高光谱成像卫星，可覆盖40公里带状区域

西安交大团队设计新型光催化分子，为太阳能转化提供高效产氢新策略

《麻省理工科技评论》预测2025年AI五大趋势

谷歌提出创新神经记忆架构，突破Transformer长上下文限制

突破金刚石膜大规模生产瓶颈：港大团队用“一步法”剥离晶圆级金刚石膜，生产成本比传统工艺降低1000倍

癫痫发作频次减少80%，国外公司开发干细胞疗法，15名癫痫受试者获初步疗效

电动汽车迎战2025：中美欧三强的新博弈

美国出台史上最严AI芯片禁令，三道红线划分全球AI版图，模型权重首次入管控

三代物理人梦想成真：兰大校友实现量子疤痕态直接成像，有望用于打造电子光学器件

蓝色起源“新格伦”号巨型火箭首飞再推迟，贝索斯太空宏愿关键一步受阻

台积电美国工厂4nm芯片投产，约一半员工来自中国台湾

高分辨率“透视眼”：MIT团队新方法无需导线即可观察细胞活动

这种植物能减少“牛打嗝甲烷排放”？多国布局研发牛打嗝抑制剂，2030年或让一亿头牛脱碳

马斯克CES“未来宣言”：3年内AI完成所有认知任务、50万机器人投产、首艘载人飞船奔赴火星

28岁小伙“复活”美国安然，还卖起了家用核反应堆？

智能的代价：AI背后的能源消耗与环境危机

分类

时事

民生

政务

教育

文化

科技

财富

体娱

健康

情感

旅行

百科

职场

楼市

企业

乐活

学术

汽车

时尚

创业

美食

幽默

美体

文摘

原创标签

时事社会财经军事教育体育科技汽车科学房产搞笑综艺明星音乐动漫游戏时尚健康旅游美食生活摄影宠物职场育儿情感小说曲艺文化历史三农文学娱乐电影视频图片新闻宗教电视剧纪录片广告创意壁纸头像心灵鸡汤星座命理教育培训艺术文化金融财经健康医疗美妆时尚餐饮美食母婴育儿社会新闻工业农业时事政治星座占卜幽默笑话独立短篇连载作品文化历史科技互联网

发布位置

广东北京山东江苏河南浙江山西福建河北上海四川陕西湖南安徽湖北内蒙古江西云南广西甘肃辽宁黑龙江贵州新疆重庆吉林天津海南青海宁夏西藏香港澳门台湾美国加拿大澳大利亚日本新加坡英国西班牙新西兰韩国泰国法国德国意大利缅甸菲律宾马来西亚越南荷兰柬埔寨俄罗斯巴西智利卢森堡芬兰瑞典比利时瑞士土耳其斐济挪威朝鲜尼日利亚阿根廷匈牙利爱尔兰印度老挝葡萄牙乌克兰印度尼西亚哈萨克斯坦塔吉克斯坦希腊南非蒙古奥地利肯尼亚加纳丹麦津巴布韦埃及坦桑尼亚捷克阿联酋安哥拉