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清華微電子所研制出基于動態憶阻器的新型儲備池計算系統

2021-02-18

 

儲備池計算(Reservoir Computing, RC)是一種適用于處理時序信號的高效人工神經網絡,其衍生于傳統的遞歸神經網絡(RNN),但具有更低的訓練代價和更簡易的硬件實現,已經在動態系統識別、時間序列預測等領域得到廣泛應用。最新研究發現,復雜連接的遞歸神經網絡可以被一個非線性的動態物理系統等效替代,這表明完整儲備池計算系統有望基于少數幾個元器件便可實現。

憶阻器作為一種新型信息處理器件,具有仿生的模擬阻變特性和存算一體的優勢,近年來在實現人工神經網絡等應用中取得了顯著進展。與此同時,界面型憶阻器固有的動態特性和非線性,使其具有實現儲備池計算系統的巨大潛力。

1月18日,清華大學微電子所、未來芯片技術高精尖創新中心教授錢鶴、吳華強團隊與合作者在《自然?通訊》(Nature Communications)上在線發表了題為“面向高效時序信號處理的動態憶阻器儲備池計算系統”(Dynamic Memristor-based Reservoir Computing for High-Efficiency Temporal Signal Processing)的研究論文,利用憶阻器固有的動態特性和非線性構建了新型儲備池計算系統,在語音識別和混沌信號預測任務上分別實現了極低的錯詞率和預測誤差,結果優于已有的儲備池計算系統,能夠更高效、更低成本地處理復雜時序任務。

基于動態憶阻器的并行儲備池計算系統示意圖

研究團隊將單個動態憶阻器設計為一個復雜的物理系統,從而實現了完整的儲備池功能,并以此為基本單元提出了基于多個動態憶阻器的并行儲備池計算系統。該系統通過引入不同的時分復用過程來產生豐富的儲備池狀態,并且可以通過調節掩膜序列(Mask)的長度來控制儲備池計算系統的狀態豐富程度和反饋強度,從而達到優化系統性能的目的。為了驗證該系統的可行性,研究團隊演示了數字語音識別、混沌序列預測等時序信號處理任務,基于動態憶阻器的儲備池計算系統最終實現了極低的錯詞率(WER = 0.4%)和預測誤差(NRMSE = 0.046),為構建可實時處理復雜時序任務的高效憶阻器儲備池計算系統提供了一個可行的實現方案。

利用憶阻器的動態特性等效地實現復雜遞歸網絡,當輸入信號的單位時間步長小于器件的特征時間時不同歷史時刻的狀態(虛擬節點)之間開始相互耦合

基于動態憶阻器的并行儲備池計算系統在數字語言識別和混沌信號預測任務上的表現,通過調節Mask長度使系統性能最優化

錢鶴、吳華強教授團隊長期致力于基于憶阻器的存算一體芯片技術研究,從器件性能優化、工藝集成、電路設計及架構與算法等多層次實現創新突破,先后在《自然》(Nature)、《自然電子》(NatureElectronics)、《自然通訊》(Nature Communications)、《科學進展》(Science Advances)、《先進材料》(Advanced Materials)等頂級期刊以及國際電子器件會議(IEDM)、國際固態半導體電路大會(ISSCC)等領域內頂級國際學術會議上發表多篇論文。

清華大學微電子所助理教授唐建石和教授吳華強是本論文的共同通訊作者,清華大學微電子所博士后仲亞楠為論文的第一作者。該研究得到了國家自然科學基金委、科技部重點研發計劃、北京市科委、北京信息科學與技術國家研究中心、高精尖創新中心“未來芯片學者支持計劃”等支持。

文章鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41467-020-20692-1

供稿:微納電子系

編輯:李若夢

審核:李晨暉

(來源:清華大學



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