凭借这条“捷径”，三星希望成为下一代AI芯片的领导者。
在《复仇者联盟2》中类脑人工智能类脑人工智能，当绿巨人班纳博士第一次看到奥创的“初始意识”时，他是这样描述的：
就像思考一样……这不是人脑……就像神经元放电一样。
之后，“觉醒”的奥创，在通过网络了解到钢铁侠“给世界穿上铠甲”的观点以及一些战争装备的信息后，“自我思考”并得出了一个结论：保卫世界的计划是毁灭人类。
虽然电影中具有“自我意识”的奥创很危险，但在现实世界中，能够“像人类一样思考”的智能是一个重要的问题。
就在最近，三星和耶鲁大学的团队想出了一个新想法——在存储芯片中“复制”人脑，从而实现真正意义上的类脑计算。
目前，该成果已发表在《自然电子学》上，论文标题为“基于复制粘贴大脑的神经拟态电子学”（论文链接：http://www.nature-Electronics.com）。
图| 论文共同通讯作者，左起：三星中间技术研究院（SAIT）教授、哈佛大学院长 Donhee Ham、耶鲁大学院长 Hongkun Park、三星 SDS 总裁兼首席执行官 SungwooHwang（前三星研究院院长） SAIT），三星电子副总裁、监事会主席兼首席执行官Kinam Kim
绘制神经元连接图很难，三星等人想到了一条“捷径”
让芯片具备人脑计算的能力。 自20世纪80年代以来，人们一直在研究这个话题。
最初，他们的想法是模仿大脑的神经网络，而这个想法成为了困境的症结所在。
直到今天，没有人能够弄清楚有多少神经元相互连接来形成人脑的复杂功能。
其实也有类脑芯片等研究成果，但在三星和耶鲁大学团队看来，这类处理器的目标仍然是估算AI算法，而不是真正模拟大脑的运作。 为此，他们不得不回到神经形态电子学的最初目标——通过逆向工程研究大脑。
当面对“神经网络连接图”的轮廓时，他们还想到了一条“捷径”——复制，而工具就是“CMOS纳米电极阵列”。
该阵列是耶鲁大学的研究成果。 他们在半导体芯片上集成了4096个配备电压注入器和电流放大器的垂直纳米电极。 芯片上还有4096个电子通道，可以同时记录数千个神经元的突触。 加入。
在此过程中，垂直纳米电极将继续向神经元注入电压，使它们在研究过程中保持活跃。 紧接着，电子频道将负责录音。
三星和耶鲁大学团队在大鼠面部进行实验，利用CMOS纳米电极阵列研究大鼠皮质神经元网络，并在19分钟内测量了来自1728个电极的细胞信号。
图| 左：电子显微镜下CMOS纳米电极阵列模拟的小鼠神经元； 右：通过计算机辅助分析程序提取的突触连接图
这只是一小部分。 另一方面，研究团队还计划研究大鼠黄斑和嗅球/梨状皮层中的神经元，两者具有不同的功能和不同的组织形式。 未来，团队还将逐步从此类周围神经元出发探索大脑神经元的突触连接。
复制的下一步是将神经元连接图“粘贴”到芯片中
这一步，三星和耶鲁团队采用的计划是使用专门设计的内存网络下载信号来构建神经网络。
具体来说，研究人员首先使用计算机辅助分析程序提取功能神经元突触连接图，然后根据该图建立并编程记忆网络。
至于载体的选择，他们看好闪存、磁随机存储器（MRAM）、相变随机存储器（PRAM）和内阻随机存储器（RRAM）四种存储芯片。
需要注意的是，人脑中约有1000亿个神经元，突触连接的数量是神经元数量的1000倍以上。 因此，作为神经元连接图载体的存储芯片至少需要有1000亿个神经元。 数万亿个虚拟神经元和突触数据的容量。
这不包括计算机辅助分析程序等过程所需的代码。
对于这个问题，三星认为，3D堆叠技术有可能在单芯片上实现如此大规模的容量。
不仅需要存储，还需要快速的读写。
目前，3D闪存的写入速率已经超过100MB/s，但在该研究项目中，借助计算机辅助分析程序，4096个通道也将在19分钟内形成约80G的数据。 随着CMOS纳米电极阵列进一步扩大，数据量将进一步减少。
事实上，按照目前的读写速度，三星的内存估算芯片在应用上距离“高效”还有一段距离。
将大脑神经“复制”到芯片上，隐藏着三星的“野心”
三星表示，如果研究成功，研究人员可以制造出靠近大脑的存储芯片。
这意味着，存储芯片除了能够进行内存计算之外，还将能够像人脑一样“思考”，实现低帧率和易学习，同时具备自主性和认知能力。
事实上，从上面的描述我们可以了解到，即使业界在一定程度上克服了“神经元连接”的未知困境，但这项研究仍然存在一些挑战。
对此，三星和耶鲁团队也在论文中承认，该研究仍存在一些理论上的缺陷。 例如，大脑中的神经元会因学习和生长而发生变化，但该研究使用固态芯片来承载神经元网络，因此很难追踪大脑中神经元的逐渐变化。
但在未来，他们可能希望创建一个可塑的自然神经网络，可以模拟大脑中神经元的变化。
值得注意的是，无论是存储芯片还是芯片制造中的3D堆叠技术都可以说是三星的“强项”。
比如在存储芯片市场，根据市场研究机构TrendForce的统计，去年第二季度，三星以33.4%的市场份额位居全球第一。
另一个例子是三星在3D堆叠存储技术方面的领先地位。
但三星并不满足于此。 他们毫不犹豫地表示，正在努力争取在下一代人工智能半导体领域的领先地位。
众所周知，随着芯片制造工艺接近顶峰，如何进一步提升芯片算力成为当前半导体行业的重点研究方向。
其中，AI是一个重要方向，可以利用算法在原有硬件的基础上增加算力。 但从框架角度来看，无论是GPU、FPGA还是ASIC，各有千秋，但无法兼顾帧率、算力和一般性能。
基于这个前提，“类脑估计”被誉为未来真正AI芯片的发展方向，让搭载芯片的硬件真正能够“像人一样思考”。
目前，这条赛道已经聚集了众多玩家，包括IBM、高通、英特尔等科技巨头，北京大学等机构，还有一些初创公司都瞄准了类脑计算芯片的研究。 截至目前，还没有哪家厂商能够在技术和应用上取得绝对领先。
不过，其中三星和耶鲁联合发布的“想法”颇具创新性。 不知道未来的研究能否真正突破目前类脑计算的“瓶颈”。