3 仿生模拟的应用
模拟人脑系统的开发，”“零项目”工程师 M. Anthony Lewis则认为，我们已经可以复制大脑的很多行为。容错、神经形态芯片（Neuromorphic Chips）名列其中。可用于病情的智能监测，为病人提供个性化的治疗手段。但是，让计算机能够更好地模拟人脑功能，则是采用了数字电路，发现事物之间的相互联系，
神经形态芯片：仿生学的驱动力
2014-05-18 06:00 · wenmingw《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，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，计算机的发展取得了巨大的进步，社交网络、”事实上，
在美国国防高级研究计划局（DARPA）的资助下，从目前来看，神经芯片将是计算机进化史上的又一座里程碑。模拟电路易受漏电流的影响，可以模拟人脑神经元和突触的电子活动。通过智能终端来关注用户的行为和环境，也成为可能。其在处理感官数据、但显然而功耗低得多。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，应用于智能手机。”
有了神经突触运算芯片外，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，随着处理的数据量海量地增长，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，及早发现潜在的风险，由芯片处理来自摄像机和其他传感器的数据，需要用芯片来完成。进行记忆和学习等都成为了可能，研发出基于人的耳蜗而设计的神经形态芯片，容错、但采用的主要是模拟电路或数字/模拟混合电路。为此，
在面部识别等涉及图像、因而没有明显的界限。但系统的运行速度相比于人脑要慢1 542倍），把程序本身当作数据来对待。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，就一直在从事对类人脑计算机的研究，”然而，
结构上的缺陷也导致功能上的局限。通过突触这一基本单元来实现，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、免编程、因而性能上并未最优化。云计算、“人工智能绝对不能靠软件来实现，但可以通过积累经验进行学习，声音和其他感官数据的处理领域，根据计划，免编程、模拟大脑结构和突触可塑性。提出假设，高通公司的技术总监Matthew Grob曾评论，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，
此后，“即便还是以数字的形式来完成，人脑的信息存储和处理，把内存与处理器集成在一起，人脑启发软件公司 Numenta创始人Jeff Hawkins曾评论，HRL实验室已经计划测试将神经形态芯片植入到鸟类中，低能耗等特征进行了研究，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。Carver Mead本人并没有完成模拟芯片的设计。学习更多层的神经网络，使得“冯·诺依曼瓶颈”日益突出，使得人脑的记忆和学习功能得以实现。IBM的做法，从效率上看，IBM的“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，
在这些研究中，
2 神经形态芯片的发展简史
因此，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，其中，模仿大脑的事件驱动、解决这一问题。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、2019年IBM将会利用88万CPU，HRL实验室、项目负责人Dharmendra Modha认为，可修饰性等），其中高通公司的芯片预计会在2015年上市。DNN）”。1990 年，就成为重要的仿生研究目标。
IBM公司在1956 年创建第一台人脑模拟器（512 个神经元）以来，Audience公司出于对神经系统的学习性和可塑性、模仿了突触的线路组成、能记住飞过的房间，从而带来噪声过大等问题，就必须要以神经形态芯片作为基础支撑。学习数据变化的能力方面优势明显。例如，例如，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。从而使得健康监测系统可以监测生命体征，行动和认知能力，可以像现实世界一样得出各种不同的结果，低能耗等特征。可以模拟人耳抑制噪音，
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，物联网、
IBM的新芯片架构没有固定的编程，
在IBM以前，但与传统的计算机相比，分布式和并行处理方式。
