我國科學家首次提出一種新型儲備池計算硬體架構

4月13日消息，記者從科技部官網了解到，近日，清華大學科研團隊在《Nature Communications》雜誌發表了題為“Rotatingneurons for all-analog implementation of cyclic reservoir computing”的論文，首次提出了一種基於旋轉神經元的儲備池計算架構，支持全模擬、低功耗的時序信號處理。

為模倣大腦對複雜時序信號的處理能力，儲備池計算以其易訓練、便於硬體實現等優點成為類腦計算的前沿熱點。高效的儲備池計算架構能夠充分挖掘電子器件的自身物理屬性，以用作計算資源實現倣生人工神經網絡。

據介紹，該團隊在研究儲備池計算的過程中發現，在物理連接上將一種特定的非線性動態單元（神經元電路）旋轉起來，得到的輸出等效于循環儲備池算法的狀態向量輸出，並將這種硬體實現形式命名為旋轉神經元儲備池。

該架構在設計上簡潔高效，具有較強的可解釋性，同時在非線性系統擬合任務上的表現優於現有儲備池計算系統。研究團隊進一步搭建了集成憶阻器陣列輸出層的儲備池計算系統，用硬體演示了實時混沌序列預測和手寫字母識別，成功實現了端到端的全模擬計算，系統功耗比此前文獻報道的儲備池計算系統低三個數量級。