清华大学网站日前报道，该校集成电路学院高滨副教授课题组成功研制基于忆阻器阵列的新型类脑计算系统，应用于声音定位任务。
报道称，面对传统忆阻器编程策略难以实现定位任务精度要求的挑战，高滨课题组提出了一种容忍忆阻器离散性的多阈值更新策略，实现了声音网络训练精度和硬件开销之间的平衡。
目前，课题组针对数据集样本已成功演示声音定位任务。实验结果表明，相比传统训练方案检测精度提升约45.7%，此外，与传统计算架构下的ASIC相比，该技术具有184倍的能耗优势。
报道显示，该研究得到了科技创新2030“脑科学与类脑研究”重大项目、国家自然科学基金委杰青项目和重点项目、科学探索奖等项目的支持。
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