北京大學(xué)「國家杰青」團(tuán)隊，一天2篇Nature Electronics！

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神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)對于發(fā)展智能人機(jī)界面至關(guān)重要。憶阻硬件能夠模擬生物系統(tǒng)的神經(jīng)元動態(tài)特性，但通常采用速率編碼，而單脈沖編碼（即通過每個神經(jīng)元單次脈沖的發(fā)放時間及神經(jīng)元間相對發(fā)放時間來傳遞信息）具有更快的速度和更高的能效。北京大學(xué)楊玉超教授團(tuán)隊報道了一種采用單脈沖編碼的穩(wěn)健憶阻硬件系統(tǒng)。在輸入編碼和神經(jīng)處理方面，團(tuán)隊利用均勻性氧化釩憶阻器構(gòu)建了編碼變異度低于1%的單脈沖發(fā)放電路。針對突觸計算，開發(fā)了電導(dǎo)整合策略與映射方案，以抑制氧化鉿/氧化鉭憶阻芯片因弛豫效應(yīng)導(dǎo)致的電導(dǎo)漂移，實現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)差在1.2微西門子內(nèi)的弛豫電導(dǎo)態(tài)。此外，還設(shè)計了漸進(jìn)式步進(jìn)脈寬調(diào)控策略以避免資源浪費。集成的端到端硬件單脈沖編碼系統(tǒng)相較于軟件基準(zhǔn)的精度損失低于1.5%。團(tuán)隊展示了該系統(tǒng)可應(yīng)用于基于表面肌電信號的實時車輛控制。仿真結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)速率編碼系統(tǒng)，本系統(tǒng)的能耗降低約38倍，延遲減少約6.4倍。相關(guān)論文以“An end-to-end memristive hardware system based on single-spike coding for human–machine interfaces”為題，發(fā)表在

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基于脈沖時序依賴可塑性的神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)雖然能實現(xiàn)高效學(xué)習(xí)，但在適應(yīng)高頻輸入方面存在局限，制約了其處理復(fù)雜時序信息的能力。突觸疲勞動態(tài)特性（類似于生物短期可塑性）可提升系統(tǒng)效能，但該特征難以在硬件中有效集成。北京大學(xué)楊玉超教授團(tuán)隊提出一種混合架構(gòu)，通過配對具有不同動態(tài)特性的憶阻器陣列，構(gòu)建兼具短期疲勞特性與長期記憶功能的突觸單元。該單元由具備高均勻性和固有疲勞行為的界面動態(tài)憶阻器，與基于氧化鉿的單晶體管單非易失性憶阻器耦合而成。這一設(shè)計實現(xiàn)了疲勞脈沖時序依賴可塑性的硬件高效集成，顯著提升了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間學(xué)習(xí)能力。研究表明，所得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于無監(jiān)督在線學(xué)習(xí)，對速率編碼和時序編碼脈沖均具有高適應(yīng)性，同時展現(xiàn)出優(yōu)異的抗噪聲能力和超越傳統(tǒng)脈沖時序依賴可塑性的性能表現(xiàn)。相關(guān)論文以“Spiking neural networks with fatigue spike-timing-dependent plasticity learning using hybrid memristor arrays”為題，發(fā)表在

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