11月10日消息，新突據媒體報道，破全美國南加州大學約書亞·楊教授團隊聯(lián)合多國科研機構，球首成功研制出全球首款集成化人工神經元“1M1T1R”。款人

該器件模仿生物神經元工作機制，工神實現(xiàn)了皮焦耳級超低功耗運行，經元為構建類腦硬件學習系統(tǒng)開辟了新路徑。新突相關成果發(fā)表于《自然·電子學》期刊，破全被譽為通向通用人工智能（AGI）的球首關鍵技術突破。

研究團隊從生物神經元的款人離子通道機制獲得靈感，創(chuàng)新采用擴散型憶阻器作為核心元件。工神該材料在電壓作用下形成動態(tài)導電通道，經元模擬神經信號的新突積累與釋放過程。通過將憶阻器、破全晶體管和電阻三維垂直堆疊，球首研究人員成功將傳統(tǒng)需數十個晶體管實現(xiàn)的神經元功能集成至單個晶體管尺寸的器件中，集成度提升兩個數量級。

實驗數據顯示，該人工神經元在處理“噴發(fā)脈沖海德堡數字”語音識別任務時準確率達91.35%。這項測試要求系統(tǒng)同時解析語音信號的時間序列與空間頻率信息，而傳統(tǒng)AI算法在此類時空數據融合任務中表現(xiàn)欠佳。1M1T1R神經元展現(xiàn)出漏電積分、閾值放電等六大生物特性，使其能如真實神經元般處理動態(tài)信息流。

能耗測試結果尤為引人注目：當前版本神經元單次放電僅消耗1皮焦耳，相當于蚊子振翅能耗的千分之一。通過3納米制程工藝優(yōu)化，未來能耗有望降至艾焦耳級，較人腦神經元節(jié)能數千倍。這意味著由數十億此類神經元組成的電子大腦，在處理服務器級AI任務時僅需手表電池即可持續(xù)運行。

在硬件架構層面，該技術突破了馮·諾依曼結構的瓶頸。傳統(tǒng)計算機處理AI任務時，CPU需反復從內存調取數據，導致高能耗與延遲。而1M1T1R神經元網絡采用事件驅動型異步通信，信號以脈沖形式在神經元間直接傳遞，這種并行處理模式與人腦工作機制高度相似。實驗顯示，由32個神經元組成的微型網絡在平衡球控制任務中已展現(xiàn)出實時軌跡預測能力。

項目聯(lián)合負責人透露，美國空軍研究實驗室與NASA自2018年起便參與核心技術攻關。科研團隊運用原子層沉積技術，在納米尺度精準控制憶阻器與晶體管的界面特性，并開發(fā)出能捕捉納秒級信號變化的專用脈沖發(fā)生系統(tǒng)。經過七年技術迭代，器件壽命從最初數百次循環(huán)提升至百萬次級穩(wěn)定運行。

該成果對AI硬件發(fā)展具有雙重意義：應用層面，超低功耗使類腦芯片可植入可穿戴設備或醫(yī)療監(jiān)測裝置；學術層面，隨機性放電特征為機器學習提供了新優(yōu)化路徑——實驗表明，適當引入神經元級噪聲可使網絡跳出局部最優(yōu)解，在圖像復原任務中將峰值信噪比提升12%。

目前研究團隊正與半導體企業(yè)合作推進7納米制程工藝開發(fā)。模擬顯示，采用先進制程的芯片可將神經元密度提升至每平方毫米10萬個，較現(xiàn)有GPU運算單元密度提高三個數量級。這項技術有望在五年內實現(xiàn)商業(yè)化，為自動駕駛、實時語音翻譯等領域帶來革命性變化。