類腦計算技術(shù)作為一種腦啟發(fā)的新型計算技術(shù),具有存算一體、事件驅(qū)動、模擬并行等特征,為智能化時代開發(fā)高效的計算硬件提供了技術(shù)參考,有望解決當(dāng)前人工智能硬件在能耗和算力方面的“不可持續(xù)發(fā)展”問題.硬件模擬神經(jīng)元和突觸功能是發(fā)展類腦計算技術(shù)的核心,而支持這一切實現(xiàn)的基礎(chǔ)是器件以及器件中的物理電子學(xué).根據(jù)類腦單元實現(xiàn)的物理基礎(chǔ),當(dāng)前類腦芯片主要可以分為數(shù)字CMOS 型、數(shù)?；旌螩MOS 型以及新原理器件型三大類.IBM 的TrueNorth、Intel 的Loihi、清華大學(xué)的Tianjic 以及浙江大學(xué)的Darwin 等都是數(shù)字CMOS 型類腦芯片的典型代表,旨在以邏輯門電路仿真實現(xiàn)生物單元的行為.數(shù)?；旌闲偷幕舅枷胧抢脕嗛撝的M電路模擬生物神經(jīng)單元的特性,最早由Carver Mead 提出,其成功案例有蘇黎世的ROLLs、斯坦福的Neurogrid等.以上兩種類型的類腦芯片雖然實現(xiàn)方式上有所不同,但共同之處在于都是利用了硅基晶體管的物理特性.此外,以憶阻器為代表的新原理器件為構(gòu)建非硅基類腦芯片提供了新的物理基礎(chǔ).它們在工作過程中引入了離子動力學(xué)特性,從結(jié)構(gòu)和工作機制上與生物單元都具有很高的相似性,近年來受到國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注.鑒于硅基工藝比較成熟,當(dāng)前硅基物理特性是類腦芯片實現(xiàn)的主要基礎(chǔ).憶阻器等新原理器件的類腦計算技術(shù)尚處于前沿探索和開拓階段,還需要更成熟的制備技術(shù)、更完善的系統(tǒng)框架和電路設(shè)計以及更高效的算法等.

為促進本領(lǐng)域國內(nèi)同行交流,應(yīng)《物理學(xué)報》編輯部邀請,我們邀請部分活躍在利用物理器件實現(xiàn)類腦計算領(lǐng)域第一線的中青年科學(xué)家,組織出版了本專題.探討不同物理機制的器件實現(xiàn)、算法優(yōu)化、架構(gòu)設(shè)計以及應(yīng)用.器件層面上,劉琦老師報道了一種柔性憶阻器基神經(jīng)元器件及電路,徐文濤老師報道了一種基于Na2/3Ni1/3Mn2/3O2的離子遷移型人造突觸,繆向水老師綜述了主流憶阻器的器件結(jié)構(gòu)、物理機制并比較分析了它們的性能特性,萬昌錦老師和萬青老師介紹了多類柔性神經(jīng)形態(tài)晶體管的研究進展以及在仿生感知領(lǐng)域中的應(yīng)用;算法層面上,曾中明老師和袁喆老師利用磁性隧道結(jié)可調(diào)控的隨機動力學(xué)實現(xiàn)了群體編碼,尚大山老師提出了一種基于存內(nèi)計算范式的儲池計算硬件實現(xiàn)方法;系統(tǒng)層面上,劉洋老師報道了一種基于憶阻器的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件加速器架構(gòu)設(shè)計方法,郭新老師提出了一種仿生生物感官的感存算一體化系統(tǒng),康晉鋒老師綜述了用于實現(xiàn)存內(nèi)計算的非揮發(fā)存儲器件及其性能特征;感知應(yīng)用層面上,王中強老師從器件物理角度、周菲遲老師和柴揚老師從應(yīng)用角度分別綜述了面向感存算功能一體化的光電憶阻器研究進展,諸葛飛老師綜述了光電神經(jīng)形態(tài)器件及其應(yīng)用的最新研究進展,韓素婷老師綜述了應(yīng)用于感存算一體化系統(tǒng)憶阻器的研究方向和研究進展.

本專題從不同角度描述了面向類腦計算的器件及物理特性的進展,反映了此領(lǐng)域的一些現(xiàn)狀,希望對讀者了解此前沿課題有所幫助,可以吸引更多學(xué)者尤其是年輕學(xué)者的關(guān)注和加入,為我國在本領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展增添新生力量.