在这项工作中，我们介绍了一种光电尖峰，能够以超速率（$ \ \左右100磅/光学尖峰）和低能耗（$ <$ PJ /秒码）运行。所提出的系统结合了具有负差分电导的可激发谐振隧道二极管（RTD）元件，耦合到纳米级光源（形成主节点）或光电探测器（形成接收器节点）。我们在数值上学习互连的主接收器RTD节点系统的尖峰动态响应和信息传播功能。使用脉冲阈值和集成的关键功能，我们利用单个节点来对顺序脉冲模式进行分类，并对图像特征（边缘）识别执行卷积功能。我们还展示了光学互连的尖峰神经网络模型，用于处理超过10 Gbps的时空数据，具有高推理精度。最后，我们展示了利用峰值定时依赖性可塑性的片外监督的学习方法，使能RTD的光子尖峰神经网络。这些结果证明了RTD尖峰节点用于低占地面积，低能量，高速光电实现神经形态硬件的潜在和可行性。

可激发的光电设备代表了在神经形态（脑启发）光子系统中实施人工尖峰神经元的关键构件之一。这项工作介绍并实验研究了用谐振隧穿二极管（RTD）构建的光电 - 光学（O/E/O）人工神经元，该神经元（RTD）耦合到光电探测器作为接收器和垂直腔表面发射激光器作为发射机。我们证明了一个明确定义的兴奋性阈值，在此上面，该神经元在该神经元中产生100 ns的光学尖峰反应，具有特征性的神经样耐受性。我们利用其粉丝功能来执行设备中的重合检测（逻辑和）以及独家逻辑或（XOR）任务。这些结果提供了基于RTD的Spiking光电神经元的确定性触发和任务的首次实验验证，并具有输入和输出光学（I/O）终端。此外，我们还从理论上研究了拟议系统的纳米光子实施的前景，并结合了纳米级RTD元素和纳米剂的整体设计。因此，在未来的神经形态光子硬件中，证明了基于RTD的综合兴奋节点对低足迹，高速光电尖峰神经元的潜力。

尖峰神经网络（SNN）提供了一个新的计算范式，能够高度平行，实时处理。光子设备是设计与SNN计算范式相匹配的高带宽，平行体系结构的理想选择。 CMO和光子元件的协整允许将低损耗的光子设备与模拟电子设备结合使用，以更大的非线性计算元件的灵活性。因此，我们在整体硅光子学（SIPH）过程上设计和模拟了光电尖峰神经元电路，该过程复制了超出泄漏的集成和火（LIF）之外有用的尖峰行为。此外，我们探索了两种学习算法，具有使用Mach-Zehnder干涉法（MZI）网格作为突触互连的片上学习的潜力。实验证明了随机反向传播（RPB）的变体，并在简单分类任务上与标准线性回归的性能相匹配。同时，将对比性HEBBIAN学习（CHL）规则应用于由MZI网格组成的模拟神经网络，以进行随机输入输出映射任务。受CHL训练的MZI网络的性能比随机猜测更好，但不符合理想神经网络的性能（没有MZI网格施加的约束）。通过这些努力，我们证明了协调的CMO和SIPH技术非常适合可扩展的SNN计算体系结构的设计。

人工智能革命（AI）提出了巨大的存储和数据处理要求。大量的功耗和硬件开销已成为构建下一代AI硬件的主要挑战。为了减轻这种情况，神经形态计算引起了极大的关注，因为它在功耗非常低的功能方面具有出色的数据处理能力。尽管无情的研究已经进行了多年，以最大程度地减少神经形态硬件的功耗，但我们离达到人脑的能源效率还有很长的路要走。此外，设计复杂性和过程变化阻碍了当前神经形态平台的大规模实现。最近，由于其出色的速度和功率指标，在低温温度中实施神经形态计算系统的概念引起了人们的兴趣。可以设计几种低温装置，可作为具有超低功率需求的神经形态原始设备。在这里，我们全面回顾了低温神经形态硬件。我们将现有的低温神经形态硬件分类为几个分层类别，并根据关键性能指标绘制比较分析。我们的分析简洁地描述了相关电路拓扑的操作，并概述了最先进的技术平台遇到的优势和挑战。最后，我们提供了见解，以规避这些挑战，以实现未来的研究发展。

我们提出了Memprop，即采用基于梯度的学习来培训完全的申请尖峰神经网络（MSNNS）。我们的方法利用固有的设备动力学来触发自然产生的电压尖峰。这些由回忆动力学发出的尖峰本质上是类似物，因此完全可区分，这消除了尖峰神经网络（SNN）文献中普遍存在的替代梯度方法的需求。回忆性神经网络通常将备忘录集成为映射离线培训网络的突触，或者以其他方式依靠关联学习机制来训练候选神经元的网络。相反，我们直接在循环神经元和突触的模拟香料模型上应用了通过时间（BPTT）训练算法的反向传播。我们的实现是完全的综合性，因为突触重量和尖峰神经元都集成在电阻RAM（RRAM）阵列上，而无需其他电路来实现尖峰动态，例如模数转换器（ADCS）或阈值比较器。结果，高阶电物理效应被充分利用，以在运行时使用磁性神经元的状态驱动动力学。通过朝着非同一梯度的学习迈进，我们在以前报道的几个基准上的轻巧密集的完全MSNN中获得了高度竞争的准确性。

The term ``neuromorphic'' refers to systems that are closely resembling the architecture and/or the dynamics of biological neural networks. Typical examples are novel computer chips designed to mimic the architecture of a biological brain, or sensors that get inspiration from, e.g., the visual or olfactory systems in insects and mammals to acquire information about the environment. This approach is not without ambition as it promises to enable engineered devices able to reproduce the level of performance observed in biological organisms -- the main immediate advantage being the efficient use of scarce resources, which translates into low power requirements. The emphasis on low power and energy efficiency of neuromorphic devices is a perfect match for space applications. Spacecraft -- especially miniaturized ones -- have strict energy constraints as they need to operate in an environment which is scarce with resources and extremely hostile. In this work we present an overview of early attempts made to study a neuromorphic approach in a space context at the European Space Agency's (ESA) Advanced Concepts Team (ACT).

基于旋转扭矩振荡器的复合值Hopfield网络模拟可以恢复相位编码的图像。存储器增强逆变器的序列提供可调谐延迟元件，通过相位转换振荡器的振荡输出来实现复合权重的可调延迟元件。伪逆培训足以存储在一组192个振荡器中，至少代表16 $ \倍数为12个像素图像。恢复图像所需的能量取决于所需的错误级别。对于这里考虑的振荡器和电路，来自理想图像的5％均方方偏差需要大约5 00美元$ S并消耗大约130 NJ。模拟显示，当振荡器的谐振频率可以调整为具有小于10 ^ {-3} $的分数扩展时，网络功能良好，具体取决于反馈的强度。

Understanding how biological neural networks carry out learning using spike-based local plasticity mechanisms can lead to the development of powerful, energy-efficient, and adaptive neuromorphic processing systems. A large number of spike-based learning models have recently been proposed following different approaches. However, it is difficult to assess if and how they could be mapped onto neuromorphic hardware, and to compare their features and ease of implementation. To this end, in this survey, we provide a comprehensive overview of representative brain-inspired synaptic plasticity models and mixed-signal CMOS neuromorphic circuits within a unified framework. We review historical, bottom-up, and top-down approaches to modeling synaptic plasticity, and we identify computational primitives that can support low-latency and low-power hardware implementations of spike-based learning rules. We provide a common definition of a locality principle based on pre- and post-synaptic neuron information, which we propose as a fundamental requirement for physical implementations of synaptic plasticity. Based on this principle, we compare the properties of these models within the same framework, and describe the mixed-signal electronic circuits that implement their computing primitives, pointing out how these building blocks enable efficient on-chip and online learning in neuromorphic processing systems.

一个多世纪以前，伊万·P·帕夫洛夫（Ivan P. Pavlov）在经典实验中展示了狗如何学会将铃铛与食物联系起来，从而导致戒指导致唾液。如今，很少发现使用Pavlovian类型的关联学习用于人工智能（AI）应用程序，即使其他学习概念，尤其是对人工神经网络（ANN）的反向传播也蓬勃发展。但是，使用反向传播方法的训练在“常规” ANN上，尤其是现代深神经网络（DNNS）的形式，是计算和能量密集型的。在这里，我们在实验上展示了使用单个（或单一）关联硬件元素的无反向传播学习形式。我们使用相位变换材料与芯片级联方向耦合器相结合的集成光子平台上意识到这一点。然后，我们使用我们的Monadic Pavlovian光子硬件开发扩展的电路网络，该硬件可以基于单元素关联提供独特的机器学习框架，并且重要的是，重要的是，使用无反向传播的架构来解决一般学习任务。我们的方法通过在传统的神经网络方法中学习来减轻施加的计算负担，从而提高了速度，同时还提供了我们光子实现固有的更高带宽。

近年来，人工智能（AI）的领域已经见证了巨大的增长，然而，持续发展的一些最紧迫的挑战是电子计算机架构所面临的基本带宽，能效和速度限制。利用用于执行神经网络推理操作的光子处理器越来越感兴趣，但是这些网络目前使用标准数字电子培训。这里，我们提出了由CMOS兼容的硅光子架构实现的神经网络的片上训练，以利用大规模平行，高效和快速数据操作的电位。我们的方案采用直接反馈对准训练算法，它使用错误反馈而不是错误反向化而培训神经网络，并且可以在每秒乘以数万亿乘以量的速度运行，同时每次MAC操作消耗小于一个微微约会。光子架构利用并行化矩阵 - 向量乘法利用微址谐振器阵列，用于沿着单个波导总线处理多通道模拟信号，以便原位计算每个神经网络层的梯度向量，这是在后向通过期间执行的最昂贵的操作。 。我们还通过片上MAC操作结果实验地示意使用MNIST数据集进行培训深度神经网络。我们的高效，超快速神经网络训练的新方法展示了光子学作为执行AI应用的有希望的平台。

为了寻求低功率，以生物启发的计算均基于回忆性和基于成年的人工神经网络（ANN）一直是对硬件实施神经形态计算的焦点的主题。进一步的一步，要求使用绝热计算的再生电容性神经网络，为降低能源消耗提供了诱人的途径，尤其是与“ Memimpedace”元素结合使用时。在这里，我们提出了一种人工神经元，具有绝热的突触电容器，以产生神经元的膜电位。后者通过动态闩锁比较器实现，并使用电阻随机访问存储器（RRAM）设备增强。我们最初的4位绝热电容性神经元概念验证示例显示了90％的突触能量节省。在4个突触/SOMA时，我们已经看到总体减少35％的能量。此外，工艺和温度对4位绝热突触的影响显示，在整个角落100度摄氏时，最大能量变化为30％，而没有任何功能损失。最后，我们对ANN的绝热方法的功效进行了512和1024突触/神经元的测试，最差和最佳的情况突触载荷条件以及可变的均衡电容的可变量化均等能力量化了均衡电容和最佳功率 - 电信频率范围之间的预期权衡。加载（即活动突触的百分比）。

这项研究提出了依赖电压突触可塑性（VDSP），这是一种新型的脑启发的无监督的本地学习规则，用于在线实施HEBB对神经形态硬件的可塑性机制。拟议的VDSP学习规则仅更新了突触后神经元的尖峰的突触电导，这使得相对于标准峰值依赖性可塑性（STDP）的更新数量减少了两倍。此更新取决于突触前神经元的膜电位，该神经元很容易作为神经元实现的一部分，因此不需要额外的存储器来存储。此外，该更新还对突触重量进行了正规化，并防止重复刺激时的重量爆炸或消失。进行严格的数学分析以在VDSP和STDP之间达到等效性。为了验证VDSP的系统级性能，我们训练一个单层尖峰神经网络（SNN），以识别手写数字。我们报告85.01 $ \ pm $ 0.76％（平均$ \ pm $ s.d。）对于MNIST数据集中的100个输出神经元网络的精度。在缩放网络大小时，性能会提高（400个输出神经元的89.93 $ \ pm $ 0.41％，500个神经元为90.56 $ \ pm $ 0.27），这验证了大规模计算机视觉任务的拟议学习规则的适用性。有趣的是，学习规则比STDP更好地适应输入信号的频率，并且不需要对超参数进行手动调整。

随着深度神经网络（DNN）的发展以解决日益复杂的问题，它们正受到现有数字处理器的延迟和功耗的限制。为了提高速度和能源效率，已经提出了专门的模拟光学和电子硬件，但是可扩展性有限（输入矢量长度$ k $的数百个元素）。在这里，我们提出了一个可扩展的，单层模拟光学处理器，该光学处理器使用自由空间光学器件可重新配置输入向量和集成的光电，用于静态，可更新的加权和非线性 - 具有$ k \ \ 1,000 $和大约1,000美元和超过。我们通过实验测试MNIST手写数字数据集的分类精度，在没有数据预处理或在硬件上进行数据重新处理的情况下达到94.7％（地面真相96.3％）。我们还确定吞吐量（$ \ sim $ 0.9 examac/s）的基本上限，由最大光带宽设置，然后大大增加误差。我们在兼容CMOS兼容系统中宽光谱和空间带宽的组合可以实现下一代DNN的高效计算。

This chapter sheds light on the synaptic organization of the brain from the perspective of computational neuroscience. It provides an introductory overview on how to account for empirical data in mathematical models, implement them in software, and perform simulations reflecting experiments. This path is demonstrated with respect to four key aspects of synaptic signaling: the connectivity of brain networks, synaptic transmission, synaptic plasticity, and the heterogeneity across synapses. Each step and aspect of the modeling and simulation workflow comes with its own challenges and pitfalls, which are highlighted and addressed in detail.

过去十年来，人们对人工智能（AI）的兴趣激增几乎完全由人工神经网络（ANN）的进步驱动。尽管ANN为许多以前棘手的问题设定了最先进的绩效，但它们需要大量的数据和计算资源进行培训，并且由于他们采用了监督的学习，他们通常需要知道每个培训示例的正确标记的响应，并限制它们对现实世界域的可扩展性。尖峰神经网络（SNN）是使用更多类似脑部神经元的ANN的替代方法，可以使用无监督的学习来发现输入数据中的可识别功能，而又不知道正确的响应。但是，SNN在动态稳定性方面挣扎，无法匹配ANN的准确性。在这里，我们展示了SNN如何克服文献中发现的许多缺点，包括为消失的尖峰问题提供原则性解决方案，以优于所有现有的浅SNN，并等于ANN的性能。它在使用无标记的数据和仅1/50的训练时期使用无监督的学习时完成了这一点（标记数据仅用于最终的简单线性读数层）。该结果使SNN成为可行的新方法，用于使用未标记的数据集快速，准确，有效，可解释的机器学习。

In the brain, information is encoded, transmitted and used to inform behaviour at the level of timing of action potentials distributed over population of neurons. To implement neural-like systems in silico, to emulate neural function, and to interface successfully with the brain, neuromorphic circuits need to encode information in a way compatible to that used by populations of neuron in the brain. To facilitate the cross-talk between neuromorphic engineering and neuroscience, in this Review we first critically examine and summarize emerging recent findings about how population of neurons encode and transmit information. We examine the effects on encoding and readout of information for different features of neural population activity, namely the sparseness of neural representations, the heterogeneity of neural properties, the correlations among neurons, and the time scales (from short to long) at which neurons encode information and maintain it consistently over time. Finally, we critically elaborate on how these facts constrain the design of information coding in neuromorphic circuits. We focus primarily on the implications for designing neuromorphic circuits that communicate with the brain, as in this case it is essential that artificial and biological neurons use compatible neural codes. However, we also discuss implications for the design of neuromorphic systems for implementation or emulation of neural computation.

传统的神经结构倾向于通过类似数量（例如电流或电压）进行通信，但是，随着CMOS设备收缩和供应电压降低，电压/电流域模拟电路的动态范围变得更窄，可用的边缘变小，噪声免疫力降低。不仅如此，在常规设计中使用操作放大器（运算放大器）和时钟或异步比较器会导致高能量消耗和大型芯片区域，这将不利于构建尖峰神经网络。鉴于此，我们提出了一种神经结构，用于生成和传输时间域信号，包括神经元模块，突触模块和两个重量模块。所提出的神经结构是由晶体管三极区域的泄漏电流驱动的，不使用操作放大器和比较器，因此与常规设计相比，能够提供更高的能量和面积效率。此外，由于内部通信通过时间域信号，该结构提供了更大的噪声免疫力，从而简化了模块之间的接线。提出的神经结构是使用TSMC 65 nm CMOS技术制造的。拟议的神经元和突触分别占据了127 UM2和231 UM2的面积，同时达到了毫秒的时间常数。实际芯片测量表明，所提出的结构成功地用毫秒的时间常数实现了时间信号通信函数，这是迈向人机交互的硬件储层计算的关键步骤。

Brain-inspired computing proposes a set of algorithmic principles that hold promise for advancing artificial intelligence. They endow systems with self learning capabilities, efficient energy usage, and high storage capacity. A core concept that lies at the heart of brain computation is sequence learning and prediction. This form of computation is essential for almost all our daily tasks such as movement generation, perception, and language. Understanding how the brain performs such a computation is not only important to advance neuroscience but also to pave the way to new technological brain-inspired applications. A previously developed spiking neural network implementation of sequence prediction and recall learns complex, high-order sequences in an unsupervised manner by local, biologically inspired plasticity rules. An emerging type of hardware that holds promise for efficiently running this type of algorithm is neuromorphic hardware. It emulates the way the brain processes information and maps neurons and synapses directly into a physical substrate. Memristive devices have been identified as potential synaptic elements in neuromorphic hardware. In particular, redox-induced resistive random access memories (ReRAM) devices stand out at many aspects. They permit scalability, are energy efficient and fast, and can implement biological plasticity rules. In this work, we study the feasibility of using ReRAM devices as a replacement of the biological synapses in the sequence learning model. We implement and simulate the model including the ReRAM plasticity using the neural simulator NEST. We investigate the effect of different device properties on the performance characteristics of the sequence learning model, and demonstrate resilience with respect to different on-off ratios, conductance resolutions, device variability, and synaptic failure.

与神经网络的软件模拟相反，硬件实现通常有限或没有可调性。尽管此类网络在速度和能源效率方面有了很大的改善，但它们的性能受到应用有效培训的困难的限制。我们建议并实现实验性的光学系统，在该系统中，可以通过一系列高度非线性的，不可调节的节点来应用高效的反向传播训练。该系统包括实现非线性激活函数的激子孔节点。我们在单个隐藏层系统中的MNIST手写数字基准中演示了高分类精度。

为了在专门的神经形态硬件中进行节能计算，我们提出了尖峰神经编码，这是基于预测性编码理论的人工神经模型家族的实例化。该模型是同类模型，它是通过在“猜测和检查”的永无止境过程中运行的，神经元可以预测彼此的活动值，然后调整自己的活动以做出更好的未来预测。我们系统的互动性，迭代性质非常适合感官流预测的连续时间表述，并且如我们所示，模型的结构产生了局部突触更新规则，可以用来补充或作为在线峰值定位的替代方案依赖的可塑性。在本文中，我们对模型的实例化进行了实例化，该模型包括泄漏的集成和火灾单元。但是，我们系统所在的框架自然可以结合更复杂的神经元，例如Hodgkin-Huxley模型。我们在模式识别方面的实验结果证明了当二进制尖峰列车是通信间通信的主要范式时，模型的潜力。值得注意的是，尖峰神经编码在分类绩效方面具有竞争力，并且在从任务序列中学习时会降低遗忘，从而提供了更经济的，具有生物学上的替代品，可用于流行的人工神经网络。