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公开(公告)号：CN118647256A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411110209.3
申请日：2024-08-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种电流极性可调的铁酸铋光电器件及调控方法，该铁酸铋光电器件是通过改变入射激光的波长，调控铁酸铋薄膜样品的面外畴结构，调控光生载流子的分离和迁移特性，实现对铁酸铋光电器件光电流方向的调控。其方法引入了调控光电流极性新的物理手段，引入了调控光电流极性新的物理机制；且读取光电流的测试过程中，无需任何外加电压，实现了低功耗。
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公开(公告)号：CN115576328B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211421109.3
申请日：2022-11-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于模糊控制器的机器人导航避障方法及装置，通过采集机器人激光雷达和里程计两种传感器的信息作为模糊控制器输入，建立两套知识库和模糊推理规则，得到第一模糊控制器的输出为机器人运动的线速度和角速度，第二模糊控制器的输出为导航和避障两个任务的权重值，用于权衡机器人的导航和避障这两个任务。本发明中除了模糊控制理论外不需要其他人工智能算法的辅助，不需要预先构建地图，不需要大量的数据库和训练集，即可实现机器人在未知的、动态的复杂环境中避障导航的功能。基于人类知识和语言设计的策略，易于理解、实时性高、鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN115311506B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211238897.2
申请日：2022-10-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于阻变存储器的量化因子优化的图像分类方法及装置，分别构建基于阻变存储器的浮点神经网络模型及与其对应的基于阻变存储器的神经网络量化模型，通过一种新的量化因子优化损失函数结合分类损失函数，对神经网络量化模型进行训练，并且与阻变存储器的特性结合，通过迭代优化使图像分类神经网络模型学习到的量化因子尽可能的接近2的幂次方，在推理阶段，将量化后的值映射到阻变存储器阵列的电压值和电导值，并对输出电流进行移位操作，得到卷积层输出量化后的值，最终得到基于阻变存储器的神经网络量化模型的图像分类结果，由于每层的量化因子通过基于阻变存储器的神经网络模型学习得到，能够加快模型的推理速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115049885B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210981223.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F5/06
Abstract: 本发明公开了一种存算一体卷积神经网络图像分类装置及方法，通过控制器对装置的其他单元、器件的控制；通过数据存储器存储神经网络分类的图像数据，以及中间特征图数据；通过存算一体单元获取的图像数据，并对图像数据进行卷积神经网络中的卷积层以及全连接层的计算，得到特征值；通过激活函数单元对存算一体单元输出的特征值进行非线性操作，得到非线性操作后的特征值；通过池化单元依次对非线性操作后的特征值进行行池化操作和列池化操作，并将最终结果值存入数据存储器；通过分类器获取最后一层神经网络计算对应的存算一体单元的输出，根据分类标签得到分类结果；从而实现数据流的优化，减少数据存取次数，减小所需缓存容量，提升计算效率。
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公开(公告)号：CN114781634B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210701266.3
申请日：2022-06-21
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于忆阻器的神经网络阵列的自动映射方法和装置，该方法包括：步骤一，根据神经网络模型，确定所需忆阻器物理阵列参数以及神经网络模型每层的原始计算阵列大小；步骤二，根据忆阻器物理阵列的单次运算能计算的最大卷积数，对原始计算阵列进行分割，获得子计算阵列；步骤三，坐标化忆阻器物理阵列，对子计算阵列按照输入向量数，从多到少排列，映射至忆阻器物理阵列；步骤四，根据步骤二至步骤三的计算阵列的分割记录，对神经网络模型每层的原始计算阵列的输入特征图进行对应的分割，计算出映射后的物理阵列的位置坐标作为所匹配的输入特征图的区域坐标。本发明减少了整体系统所占用的面积，提高了忆阻器阵列的算力和物理利用率。
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公开(公告)号：CN114400031B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210292126.5
申请日：2022-03-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种补码映射的RRAM存算一体芯片及电子设备，芯片包括控制选通模块、RRAM阵列模块、补码量化模块，所述控制选通模块接收输入信号，连接于RRAM阵列模块中的位线、源线、字线上，对RRAM阵列模块进行选通与读写控制；补码量化模块连接于RRAM阵列模块中的输出线上，数字输入信号通过控制选通模块经过位线BL输入到RRAM阵列模块，经过RRAM阵列模块与其以补码形式存储的权重值相乘加后，输出模拟信号至补码量化模块；补码量化模块将模拟信号以补码形式完成量化，输出数字信号结果。相比传统方式，本发明实现了2T1R RRAM阵列乘加运算的补码量化，可节省近一半RRAM阵列资源，减小芯片面积，降低功耗。
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公开(公告)号：CN113869504A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111456235.8
申请日：2021-12-02
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于新型智能计算处理器领域，涉及一种基于忆阻器可编程神经网络加速器，通过接口与SOC总线串接，该加速器包括：指令处理模块、控制单元、执行单元模块，其中，控制单元控制连接指令处理模块和执行单元模块，指令处理模块由指令存储器、取指令单元、指令译码单元依次连接组成为一体，对指令进行存取译码后，将指令信息传达给控制单元，以及将指令上的数据给到执行单元模块，执行单元模块包括：算术逻辑单元、向量处理单元、数据存储器和忆阻器存算单元；算术逻辑单元和向量处理单元，分别对应负责寄存器计算和向量计算；数据存储器与忆阻器存算单元相连后，接入向量处理单元。本发明具有高灵活度，低带宽要求，低功耗，高并行度的优点。
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公开(公告)号：CN119132363B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411066411.0
申请日：2024-08-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G11C13/00
Abstract: 本说明书公开了一种基于忆阻器非线性权重映射的最短路径确定方法，在本说明书提供的基于忆阻器的最短路径确定方法中，根据待施加电压脉冲信号的输入电压，以及硬件电路中第二忆阻器的阈值转换电压、跨阻放大器的等效电阻的阻值、负载电阻的阻值、第二忆阻器的高电阻值，确定图数据中各条边的权重的映射值，并根据各映射值，设置突触阵列中各第一忆阻器的电导值。从而通过基于忆阻器的硬件电路，采用存内计算方式，实现图数据最短路径的计算，相比于软件实现的最短路径算法，加快了最短路径算法的计算效率。
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