清華集成電路學院高濱：一種基于存算一體技術(shù)的類腦聲音定位方法

近日，清華大學集成電路學院的高濱副教授課題組在《自然?通訊》（Nature Communications）上在線發(fā)表了題為“Memristor-Based Analogue Computing for Brain-Inspired Sound Localization with in situ training”的研究論文，提出了一種基于存算一體技術(shù)的類腦聲音定位方法。面向定位任務的計算需求
，提出了多閾值更新策略 ，緩解了憶阻器非理想因素帶來的精度損失 。在集成規(guī)模為1K的憶阻器陣列中，課題組成功演示了聲音定位的在線訓練，實現(xiàn)了兩個數(shù)量級的能耗降低 。

圖1 類腦存算一體聲音定位示意圖

對生物大腦定位能力的模仿，常被應用于車輛檢測、虛擬聽覺系統(tǒng)等場景