近日，智能科技學院、材料與化學學院聯(lián)合培養(yǎng)的首屆碩士生王領，以第一作者身份在《先進科學》（Advanced Science）上發(fā)表題為“基于超級電容突觸可塑性的神經(jīng)形態(tài)計算”（Neuromorphic Computing using Synaptic Plasticity of Supercapacitors）的學術(shù)論文。研究團隊利用一種常用的儲能器件——超級電容的充放電儲能特性模擬人腦神經(jīng)突觸，由此開發(fā)出儲能型類腦計算系統(tǒng)，在盲文數(shù)字識別中實現(xiàn)100%準確率。這一突破不僅是上海理工大學在學科交叉育人方面的生動實踐，更為未來人工智能硬件的設計開辟了全新路徑。
在這項研究中，智能科技學院和材料與化學學院攜手，將材化學院儲能器件研究的“看家本領”——碳化鈦二維材料超級電容，與智能學院光學人工智能研究的“看家本領”——光學類腦計算相結(jié)合，打造出能自主調(diào)節(jié)充放電行為的儲能型突觸。利用突觸的可控充放電響應，展現(xiàn)了超級電容的類腦計算潛力，完成了從0到9的盲文數(shù)字識別，且準確率達到了100%。
類腦計算過程實質(zhì)上是類腦網(wǎng)絡中參數(shù)的調(diào)節(jié)優(yōu)化。傳統(tǒng)的類腦計算中參數(shù)無論是向上還是向下調(diào)節(jié)，都是需要耗費能量的過程。這項研究使用超級電容充放電中的電壓響應作為類腦網(wǎng)絡中參數(shù)，參數(shù)向上調(diào)節(jié)屬于能量在超級電容中的儲存，向下調(diào)節(jié)則把儲存的能量釋放出來。這種新型的范式展示了類腦計算中的能量循環(huán)利用的可行性。針對未來低能耗類腦硬件如盲人交互系統(tǒng)、圖像識別系統(tǒng)和人工嗅覺系統(tǒng)，這項研究為它們的設計應用提供了理論支撐。同時，鑒于超級電容是一種產(chǎn)業(yè)成熟度較高的儲能器件，該成果也進一步拓寬了超級電容的應用前景，為新一代智能型能源系統(tǒng)的研發(fā)注入了新的活力。
2022年，智能科技學院光子芯片研究院基于多學科交叉前沿研究的需要，啟動探索了研究生聯(lián)合培養(yǎng)的新模式。近年來先后在材料科學、生物工程、物理學和儀器工程專業(yè)實現(xiàn)了聯(lián)合培養(yǎng)，王領同學是智能科技學院和材料與化學學院聯(lián)合培養(yǎng)的第一屆研究生。該文章上海理工大學為第一單位，陳希教授為通訊作者，作者還包括智能科技學院和材料與化學學院的研究生。
原理圖
論文鏈接: https://doi.org/10.1002/advs.202500521
供稿：智能科技學院
