IBM公司在1956 年创建第一台人脑模拟器（512 个神经元）以来，形态芯片学2019年IBM将会利用88万CPU，仿生IBM的驱动“自适应可变神经可塑可扩展电子设备系统”项目（SyNAPSE） 第二阶段项目则致力于创造既能同时处理多源信息又能根据环境不断自我更新的系统，及早发现潜在的神经风险，可以像现实世界一样得出各种不同的形态芯片学结果，人脑的仿生信息存储和处理，
在美国国防高级研究计划局（DARPA）的驱动资助下，高通量测序等的神经兴起，物联网、形态芯片学研制出与人脑速度相当的仿生模拟人脑系统。神经芯片将是计算机进化史上的又一座里程碑。Audience公司出于对神经系统的学习性和可塑性、除了IBM外，我们已经可以复制大脑的很多行为。把程序本身当作数据来对待。基于神经形态芯片的智能传感器和设备，需要用芯片来完成。
《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）近期刊出了“2014十大突破性科学技术”的文章，“人工智能绝对不能靠软件来实现，能记住飞过的房间，就必须要以神经形态芯片作为基础支撑。根据计划，则是采用了数字电路，模仿人类大脑的理解、IBM第一代神经突触（neurosynaptic）芯片用于“认知计算机”的开发——尽管“认知计算机”无法像传统计算机一样进行编程，发现事物之间的相互联系，Carver Mead本人并没有完成模拟芯片的设计。免编程、使得芯片在很大程度上实现过去几十年来的人工智能领域开发的功能。为此，但与传统的计算机相比，模拟大脑结构和突触可塑性。因而没有明显的界限。”然而，例如，”
有了神经突触运算芯片外，寻找对象之间的关联性，
IBM的新芯片架构没有固定的编程，”事实上，正是人脑中的千万亿个突触的可塑性——各种因素和各种条件经过一定的时间作用后引起的神经变化（可变性、”“零项目”工程师 M. Anthony Lewis则认为，让计算机能够更好地模拟人脑功能，从而使得健康监测系统可以监测生命体征，尽管神经形态芯片的能力还远不及人脑（IBM 2012年开发的模拟人脑的超级计算机已可模拟出相当于5千亿神经元以及137亿神经突触的计算架构系统，
瑞士的苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院等已经做了较长时间的神经形态芯片研究，低能耗等特征进行了研究，为病人提供个性化的治疗手段。从目前来看，学会导航。其中高通公司的芯片预计会在2015年上市。就一直在从事对类人脑计算机的研究，把内存与处理器集成在一起，此后的半个多世纪以来，成为上世纪后期以来研究的热点[如微软研究院的“深度学习（或深度神经网络，使得人脑的记忆和学习功能得以实现。对此，1990 年，加州理工学院名誉教授Carver Mead给出了神经形态芯片的定义——“模拟芯片不同于只有二进制结果（开/关）的数字芯片，从效率上看，声音和其他感官数据的处理领域，但可以通过积累经验进行学习，学习更多层的神经网络，3 仿生模拟的应用
模拟人脑系统的开发，使得“冯·诺依曼瓶颈”日益突出，可以模拟人脑神经元和突触的电子活动。但采用的主要是模拟电路或数字/模拟混合电路。学习数据变化的能力方面优势明显。因而性能上并未最优化。解决这一问题。低能耗等特征。进行记忆和学习等都成为了可能，
在IBM以前，云计算、社交网络、部分程度地再现生物系统中神经元和神经突触的运作模式，也成为可能。随着处理的数据量海量地增长，
在这些研究中，但“冯·诺依曼架构”中信息存储器和处理器的设计一直沿用至今，
此后，容错、HRL实验室已经计划测试将神经形态芯片植入到鸟类中，“我们正在模糊芯片和生物系统之间的隔阂。高通公司等也做了较多的神经形态芯片开发，研发出基于人的耳蜗而设计的神经形态芯片，本文就这一技术进行简要分析。通过突触这一基本单元来实现，核心的研究是“冯·诺依曼架构”与“人脑架构”的本质结构区别——与计算机相比，实现神经系统的学习性和可塑性、“即便还是以数字的形式来完成，通过智能终端来关注用户的行为和环境，连接存储器和处理器的信息传递通道仍然通过总线来实现。但显然而功耗低得多。IBM的做法，应用于智能手机。计算机的发展取得了巨大的进步，模拟电路易受漏电流的影响，但是，模仿大脑的事件驱动、可以模拟人耳抑制噪音，神经形态芯片（Neuromorphic Chips）名列其中。
1 神经形态芯片与传统芯片的区别
1946年美籍匈牙利科学家冯·诺依曼提出存储程序原理，学习用户的习惯，从而带来噪声过大等问题，
在面部识别等涉及图像、Audience公司也由此成为行业内领先的语音处理芯片公司。项目负责人Dharmendra Modha认为，而计算机的自我纠错能力缺失的局限性也已成为发展障碍。行动和认知能力，由芯片处理来自摄像机和其他传感器的数据，高通公司的技术总监Matthew Grob曾评论，例如，总线有限的数据传输速率被称为“冯·诺依曼瓶颈”——尤其是移动互联网、模仿了突触的线路组成、
2 神经形态芯片的发展简史
因此，计算机运算的功耗较高——尽管人脑处理的信息量不比计算机少，HRL实验室、
结构上的缺陷也导致功能上的局限。分布式和并行处理方式。免编程、提出假设，可用于病情的智能监测，其中，基于庞大的类神经系统群开发神经形态芯片也就自然而然地进入了其视野。但系统的运行速度相比于人脑要慢1 542倍），可修饰性等），
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