，據歐洲媒體 eeNews Europe 3 月 22 日報道，法國研究人員受昆蟲啟發，正在開發一種混合處理架構的 AI 芯片，耗資 300 萬歐元。

該項目由法國研究機構 CEA—Leti 的頂尖科學家和 Edge AI項目協調員 Elisa Vianello 領導，模仿蟋蟀的感知和神經系統集成不同的存儲技術，以降低能耗，提升速率，并應用于消費機器人，植入式醫療診斷微芯片以及可穿戴電子設備。量子通信是量子信息領域最重要的應用之一。理論研究表明，相比二維體系，高維量子體系在信道容量和抗噪聲能力上均具有明顯優勢，然而要在實驗上實現高效的高維量子通信仍然存在挑戰。

一，模仿蟋蟀，構建新納米系統

AI 處理器以及存儲器之間的數據傳輸，很難突破功率和能耗方面的瓶頸英國 AI 芯片獨角獸 Graphcore 和美國芯片創企 Cerebras 均有存內計算和高度集成的 AI 處理器，它們已經解決了這種數據傳輸的能耗和速率問題但這種方法需要采用存內計算和高度集成的 AI 處理器，還需要高密度，高分辨率，具有無限耐用性的非易失性存儲器

Elisa Vianello 稱，蟋蟀能夠根據遲緩的，不精確的，不可靠的神經元以及突觸做出準確的決定，以躲避捕食者Elisa Vianello 還說道，CEA—Leti 的研究人員發現蟋蟀的感覺和神經系統中存在多種類似存儲的功能，通過結合這些不同的功能，蟋蟀的內部系統表現了驚人的性能和能源效率

CEA—Leti 的項目從蟋蟀中汲取靈感，放寬了內存芯片存儲密度以及可靠性方面的硬件要求，將結合基于貝葉斯推理的混合引擎和局部脈沖神經網絡模塊，進行實時數據處理。。

Vianello 團隊的 AI 芯片將使用其科學家們開發的確定性，概率性，易失性和非易失性存儲器同時，該項目構建了科學家們需要的新納米系統，以便科學家們學習有限的，偏離期望值的數據

二，構建混合突觸，集成不同的存儲技術

CEA—Leti 團隊旨在制造出物理納米級存儲設備網絡該團隊希望把昆蟲生物學原理轉化為物理原理，從而學習有限的噪聲數據，比如攝像機，雷達傳感器，心電圖，肌電圖，生物阻抗流中的不同傳感器實時測量的數據，以及可能通過腦電圖傳感器和神經探測器測量的大腦信號

但是，目前還不存在理想的存儲Vianello 說道，他們項目的目的是構建一個混合突觸，共同集成不同的存儲技術

CEA—Leti 的副主任兼首席技術官 Jean—René Lequepeys 稱，Vianello 的工作為更節能的嵌入式智能網絡學習開辟了新的研究視角這是一項真正的技術和應用突破，從生活中汲取靈感，而且將新一代非易失性存儲器結合了微電子的最新發展Jean—René Lequepeys 還說道，這項研究工作完全符合研究所的優先事項，而且很有可能是全球首發，同時很可能帶來巨大的商業機會

以模仿蟋蟀的感知和神經系統集成不同的存儲技術為例，CEA—Leti 研究的其他項目將昆蟲視覺作為激發神經網絡芯片的靈感。

結語:昆蟲靈感正啟發混合 AI 芯片

由于蟋蟀的感覺和神經系統有多種類似存儲的功能，其反應十分敏捷將昆蟲的生物學原理應用在 AI 芯片設計當中，或能放寬存儲密度以及可靠性方面的硬件要求

在 AI 芯片開發中，科學家們模仿，應用昆蟲的其他生物學特性，可能會有新的技術突破。

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