清華大學朱宏偉課題組綜述 | 石墨烯材料在人工智能中的最新進展
發布時間：
2022-07-31
自人類進入計算機時代，隨著信息技術的發展（硬件的進步和算力的增強），人們一直在努力制造能夠模擬人類智能以實現高效問題解決和任務決策的機器，由此引入了“人工智能”的概念?；?ldquo;馮·諾伊曼”架構的傳統計算機是解決結構化問題的理想平臺，但其信息處理依賴于處理器和存儲單元之間頻繁的數據傳輸，不可避免地限制了其計算效率且增大了能量損耗。相比之下，人腦是一種高效的生物計算系統，以超低的能量消耗實時處理非結構化數據。模擬生物大腦是使人工智能達到更高水平的唯一途徑，包括軟件（機器學習模型）和硬件（神經形態器件）兩種模擬方式。石墨烯等二維材料的出現極大地推動了低維材料的革命性發展。因具有優異的光、電、熱、磁等特性和成熟的晶片尺寸單晶制備工藝，石墨烯是當前研究最為廣泛和深入的二維材料，在人工智能的基礎研究和應用發面均展現出了極大的潛力。
清華大學材料學院朱宏偉課題組綜述了石墨烯等材料在機器學習和神經形態器件等方面的最新研究進展，相關論文發表在 Advanced Intelligent Systems 上。文章首先介紹了機器學習的基本方法和常見模型，從“軟件”（深度學習模型）和“硬件”（神經形態器件，如人工突觸和人工神經元）兩方面論述了人工神經網絡的差異，生物突觸的結構和工作原理以及神經形態器件中人工突觸的仿生原理和基本評價指標。隨后，總結了機器學習在石墨烯的性能（電學、力學、熱學等）預測、結構（原子級結構、尺寸和形狀）預測、反向設計（成分、結構）和傳感器任務識別（化學物質識別、動作識別、3D成像）等方面的應用案例。綜述了基于石墨烯的人工突觸的兩種構建方法和基本原理，介紹了石墨烯基晶體管和憶阻器的最新進展。最后，分析了石墨烯材料在人工智能應用中存在的問題及面臨的挑戰，對其未來應用前景進行了展望。
論文信息：
Recent Advances of Graphene and Related Materials in Artificial Intelligence
Meirong Huang, Zechen Li, and Hongwei Zhu*
Advanced Intelligent Systems
DOI: 10.1002/aisy.202200077
信息來源：公眾號【AdvancedScienceNews】
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