中科院微电子所尚大山团队：基于纳米线网络的存储池计算

近年来，人工智能技术得到快速发展，使其在医疗诊断、物联网和智能机器人等领域得到广泛应用，从而促使人类社会逐渐迈向智能化社会。但是，随之而来的是待处理的数据量的指数式增长。而现有的计算系统仍然是基于传统的存算分离的冯‧诺伊曼架构，已经无法满足高速、高能效数据处理的需求。因此，存储池计算作为一种新型的神经形态计算架构是一种很有前景的解决方案，成为当下神经形态计算领域的研究热点之一。

目前，文献中报道的纳米线有多种类型。纳米线是一种具有核/壳结构的一维材料，表面被各种功能材料所包覆。根据所用材料的不同，纳米线通常分为三类。一是金属/金属无机化合物纳米线，如Ag/Ag2Se；二是金属/有机物纳米线，如Ag/PVP（聚乙烯吡咯烷酮）；三是有机物/有机物纳米线，如SWNT/Por–POM（单壁碳纳米管/卟啉-杂多酸化合物）。纳米线的合成方法有氧化还原法、多元醇法和模板法等。

纳米线网络的制备主要是得到具有随机交叉互连网络结构的薄膜。将制备好的纳米线溶液通过动态旋涂的方法滴加在旋转的衬底上，通过离心力的作用均匀地涂覆在衬底表面。经过一段时间的自然干燥，得到纳米线网络。

纳米线网络中结点之间的相互作用赋予网络丰富的动力学特性，如与网络拓扑结构相关的小世界特性、WTA（Winner takes all，胜者为王）特性、自适应重构特性和幂律缩放特性等，以及与存储池计算性能相关的短时记忆特性、非线性特性、高维特性、分离和近似特性。正是由于具有这些丰富的动力学特性，纳米线网络非常适合作为存储池计算的硬件平台。通过简单的线性回归算法如岭回归算法对纳米线网络存储池计算系统的读出层进行监督式训练，便可以利用该系统去处理一些时序任务，主要包括识别、分类和预测任务。

纳米线网络的制备主要是得到具有随机交叉互连网络结构的薄膜。在纳米线的交叉点处形成的金属-绝缘体-金属三明治结构可以看作是一个两端器件。由于使用的材料不同，纳米线表现出两种不同的工作机制，即忆阻原理和忆容原理。它们分别是由电阻和电容的变化引起的。

目前的研究结果都展示了纳米线网络存储池计算系统在处理时序信息方面的潜力。虽然目前距离实际应用还存在很多问题，相信通过相关科研工作者的共同努力，这些问题终将会被逐一攻克。届时，纳米线网络存储池计算系统会融入人们的日常生活并带来极大的便利，促使人类社会迈向智能化社会。

出版信息

标题:

In-materio reservoir computing based on nanowire networks: fundamental, progress, and perspective

出版信息:

Materials Futures，19 May 2023

DOI:

10.1088/2752-5724/accd87

转自：“科研之友 ScholarMate”微信公众号

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