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數(shù)據(jù)量和計(jì)算需求的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，以及目前性能已經(jīng)趨于飽和的傳統(tǒng)晶體管計(jì)算系統(tǒng)，激發(fā)了人們對(duì)新型計(jì)算基元的興趣。迄今為止，仿生或神經(jīng)形態(tài)人工智能的硬件方法主要依賴于復(fù)雜的晶體管電路來(lái)模擬生物功能，還沒(méi)有一種單一的電子元件可以模擬神經(jīng)元的功能。周期尖峰只需要二階復(fù)雜度，但在電路元件中產(chǎn)生神經(jīng)形態(tài)動(dòng)作電位，理論上至少需要三階復(fù)雜度。基于晶體管的傳統(tǒng)數(shù)字芯片在模擬代表神經(jīng)元豐富的非線性動(dòng)力學(xué)的復(fù)雜方程的過(guò)程中會(huì)變的復(fù)雜、龐大且能量低下。而設(shè)計(jì)和制備高階電子元件將能夠?qū)崿F(xiàn)極為高效的神經(jīng)形態(tài)人工智能。 近日，…