无机材料学报
2024, 39 (
):
345-358.
目前, 人工智能在人类社会发挥着越来越重要的作用, 以深度学习为代表的人工智能算法对硬件算力的要求也越来越高。然而随着摩尔定律逼近极限, 传统冯·诺依曼计算架构越来越难以满足硬件算力提升的迫切需求。受人脑启发的新型神经形态计算采用数据处理与存储一体架构, 有望为开发低能耗、高算力的新型人工智能技术提供重要的硬件基础。人工神经元和人工突触作为神经形态计算系统的核心组成部分, 是当前研究的前沿和热点。本文聚焦氧化物人工神经元, 从神经元数学模型出发, 重点介绍了基于氧化物电子器件的霍奇金-赫胥黎神经元、泄漏-累积-发射神经元和振荡神经元的最新研究进展, 系统分析了器件结构、工作机制对神经元功能模拟的影响规律。进一步, 根据不同尖峰发射动态行为, 阐述了基于氧化物神经元硬件的脉冲神经网络和振荡神经网络的研究进展。最后, 讨论了氧化物神经元在器件、阵列、神经网络等层面面临的挑战, 并展望了其在神经形态计算等领域的发展前景。
