“如果把用憶阻器技術開發出的人工智能芯片應用在手機里面，芯片功耗會大大降低，手機充一次電就可以用兩天。”10月27日，在接受科技日報記者專訪時，清華大學微電子學研究所教授錢鶴這樣通俗地解釋憶阻器將給普通民眾生活帶來的變化。

　　當前，人工智能發展迅猛。然而，在錢鶴看來，如果要發展更為強大的人工智能，即像人一樣的機器人，表現出與人類一樣熟練和靈活的行為，憶阻器的作用不可忽視。憶阻器和人腦的突觸功能相似，相當于一個“電子突觸”，搭建起來的智能芯片具有在線學習能力，可以處理機器系統之前無法勝任的任務。

　　“憶阻器是一種新的電子元件，其特性與人類大腦中的信息處理基本單元神經突觸很相似。”錢鶴解釋說，神經突觸最獨特的功能就是既可以存儲，也可以計算。存算一體化的計算機架構可謂顛覆性技術，而最新的研究發現，憶阻器特別適于做存算一體化，這也是當今國際上相關學者的研發重點。

　　作為國家重點研發計劃“納米科技”重點專項的課題之一，錢鶴領銜的“新型納米存儲器三維集成的基礎研究”旨在為我國存儲器產業提供自主知識產權和原型技術，支撐和引領我國存儲器產業的跨越式發展。

　　錢鶴表示，除了存儲，憶阻器在神經形態計算芯片領域顯示出更加重要的潛力。而神經形態計算就是通過模仿人腦的構造來大幅提高計算能力與能效的新型計算方法。

　　神經形態計算與傳統計算方法最本質的區別在于其將負責數據存儲和處理的單元融合在了一起，從而省去了傳統計算方法中由于數據在存儲器與中央處理器之間頻繁移動而造成的大量能源開銷，繞過了“存儲墻”這一制約傳統計算方法發展的瓶頸，大幅提升了數據傳輸和處理的并行度。

　　“憶阻器本身的阻值可以用來存儲數據；在外加電壓下還會輸出相應的電流來完成乘法計算的功能，將多個憶阻器的輸出電流匯集到一起還可以實現加法計算的功能。通過乘法與加法的組合，憶阻器可以在極短時間內完成絕大多數的計算任務。”錢鶴說，尤其是憶阻器的阻值能夠在一定的外加電壓條件下進行快速且可逆的控制與調整，這就使得由憶阻器集成的神經形態計算芯片不僅僅能夠高效地完成計算功能，而且還是可重復編程的。這些特性為憶阻器在神經形態計算領域的應用帶來了無可比擬的優勢。

　　“可以預見，一旦基于憶阻器的神經形態計算芯片技術成熟，制作類似甚至超越人腦智能和能效的‘超級人工大腦’將變成現實。”錢鶴說。

　　據介紹，課題組通過探尋憶阻器的工作機理、篩選材料、優化結構、精心設計芯片電路與測試系統等步驟，最終完成了世界上首個集成上千個雙向連續阻變憶阻器單元、能夠像人腦一樣對輸入有實時響應并能在線學習的人臉識別系統，且該系統每次迭代的能耗不足英特爾至強融核協處理器的千分之一。相關成果已發表在今年5月的《自然·通訊》期刊上。

　　“我們集成了一個具有1024個憶阻器單元的計算芯片，完美地實現了人臉圖像的情感識別功能，并在更難的具有20%噪聲點的測試圖片上得到了大于90%的識別準確率。”錢鶴說。

　　“下一步要繼續對憶阻器的工作機理深入研究，改進其器件特性。產業化也是我們考慮的重點，目前已經在跟國內知名企業商議，將其應用于平安城市的建設中，畢竟憶阻器具有強大的視頻和圖像識別處理功能。”課題組成員，清華大學微電子所副所長吳華強說。