近日，萨里大学的科学家在一项新研究中，进行了人工神经网络中多模态晶体管 (MMT) 的概念验证演示。他们表示，这是将薄膜晶体管用作人工智能硬件和推动边缘计算向前迈出的重要一步，有望减少电力需求并提高效率，而不是单单只是依赖计算机芯片。

根据测量和模拟的晶体管数据，研究人员发现，精心设计的多模态晶体管可以作为人工神经网络中的修正线性单元类型 (ReLU)，实现与纯 ReLU 实现几乎相同的分类精度。他们使用测量和模拟的 MMT 数据来训练人工神经网络来识别手写数字，并将结果与软件的内置 ReLU 进行比较。结果表明， MMT 器件在薄膜决策和分类电路中具有相当大的潜力。按照同样的方法，也可将其用于更复杂的人工智能系统。

研究作者Isin Pesch说：“我们现在非常需要新的技术，来实现电子产品以低成本的方式进行大规模生产。然后，再将这些电子产品用于人工智能应用。我们的研究结果证实，薄膜晶体管在实现高处理能力和低资源使用方面发挥着重大作用。”

该研究论文题为“Multimodal transistors as ReLU activation functions in physical neural network classifiers”，已发表在Scientific Reports期刊上。

前瞻经济学人APP资讯组

论文原文：https://www.nature.com/articles/s41598-021-04614-9

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