东华大学王刚、孙恒达 《Adv. Mater.》：半导体纤维实现脉冲神经网络反向传播替代梯度

主要观点总结

该研究利用可调纤维垂直有机电化学晶体管（TT-vOECT）实现脉冲神经网络反向传播硬件替代梯度，解决了脑启发脉冲神经网络在低电压、低能耗且可织物集成平台上的可训练神经形态计算问题。研究采用溶剂互扩散固化纺丝一体化制备同轴三层纤维，结合条件激活反向传播实现事件驱动的稀疏更新，减少能耗和计算冗余。该研究在脑电多分类任务中达到与软件相当精度，同时将反向传播梯度计算减少约20%。相关工作发表在Advanced Materials，并得到基金支持和团队合作指导。

关键观点总结

关键观点1: 硬件替代梯度解决低能耗神经形态计算问题

研究利用TT-vOECT实现脉冲神经网络反向传播的硬件替代梯度，解决了低电压、低能耗下的可训练神经形态计算问题。

关键观点2: 创新性的溶剂互扩散固化纺丝技术

研究采用溶剂互扩散固化纺丝一体化制备同轴三层纤维，实现精确的异质结界面，厚度比可精准调控。

关键观点3: 结合条件激活反向传播实现事件驱动稀疏更新

研究通过结合条件激活反向传播策略，仅在特定条件下触发权重更新，实现稀疏、事件驱动的高效学习。

关键观点4: 高分类准确率和降低的计算冗余

研究在脑电多分类任务中达到与软件相当精度，同时减少约20%的反向传播梯度计算，展示在可穿戴神经形态学习中的应用潜力。

关键观点5: 团队介绍及合作背景

研究团队围绕半导体功能纤维与器件进行系统研究，取得一系列重要成果，并得到了基金支持和团队合作指导。