可列印的神經形態憶阻器腦啟發技術在軟機器人觸覺應用具有巨大潛能

Strategic Elements報告概念驗證工作，該工作凸顯了其可列印的神經形態技術在軟機器人（例如觸控感應）和其他訊號處理應用（例如計算機視覺應用）中的資料處理和自學潛力。

早期結果表明，在計算機視覺的情況下，該技術使用的功率少於人腦（不到10瓦），並且能夠使用多個電阻狀態，並且具有處理多個數據點的潛在能力。該技術成功地在0.8V的超低電平和微安級電流範圍內執行。

可列印的神經形態硬體是根據公司的Nanocube Memory Ink技術開發的，並在新南威爾士大學（UNSW）的奈米離子實驗室中進行。

人工神經網路並不少見，但是大多數突觸網路僅以軟體形式存在。UNSW團隊正在開發可列印（低成本），行動式，超低功耗，靈活和半透明的神經網路硬體。這些功能非常適合機器人技術和計算機視覺應用。例如，將柔性神經形態硬體放置在健康或製造部門的軟機器人上的能力，或需要如此低功率以至於電池或能量收集技術（例如，溼度）的裝置可以潛在地用作電源。

新南威爾士大學團隊製造的新型人造突觸在降低功耗，透過電壓脈衝不斷改變電導的能力（如生物突觸），鼓勵耐力和多級切換方面顯示出顯著進步。這些功能對於可能的應用非常重要，例如影象處理以及用於電子面板和軟機器人的智慧/智慧感測器。

可印刷的神經形態憶阻器

憶阻器是一種電子儲存裝置，可模擬人腦中傳遞資訊的突觸來執行復雜的計算任務。憶阻器裝置用於資訊的儲存和處理，並且已知其模仿生物突觸的記憶和學習特性。

模擬人腦的奈米立方憶阻器

憶阻器器件是用Nanocube Ink製造的。測試了裝置上的人工突觸的耐力，即長期增強（學習）和抑鬱（忘記）。這是透過程式設計脈衝演算法完成的，該脈衝演算法以一系列正負電壓（也稱為尖峰）為人造突觸提供脈衝，以模仿人腦中觸發的神經元。尖峰用於模擬學習和遺忘階段在生物突觸中觀察到的突觸重量（電導）變化。

將人造突觸脈衝5,000個脈衝週期（每個週期10個正電壓尖峰和10個負電壓尖峰），總共100,000個尖峰，沒有觀察到明顯的降解。人工突觸的突觸權重（電導）隨著正電壓脈衝逐漸增加，表明其增強行為，而隨著負電壓脈衝逐漸降低，表明其抑鬱行為。這表明在反覆學習和遺忘週期後，人工突觸具有良好的潛在耐力。

憶阻器已成功程式設計為0.8V的超低電平，電流在微安範圍內。憶阻器值已成功準備在0.1V。早期工作表明有潛力將憶阻器程式設計為低至0.4V。

人工突觸還顯示出具有多級切換的能力，每個細胞最多具有10個電阻狀態。這是一個重要功能，因為為複雜應用（例如影象處理）設計的神經形態計算系統需要多個電阻狀態。這與僅使用兩個電阻狀態（高和低）的其他儲存裝置相反，這在突觸重量效能方面具有缺點，例如精度低或面積效率低。

協作和進一步的工作

公司將評估子公司Stealth Technologies的計算機視覺和機器人技術團隊與新南威爾士大學的材料團隊之間的潛在工作計劃，以開發原型應用程式。進一步的資訊將視情況釋出。未來還將進行工作以降低製造過程中所需的溫度，在柔性基板上進行製造，並增加憶阻器或人工突觸的數量，以適應​機器人中影象識別和觸覺觸控感測器的需求。