Neue мемристоры Größe mit Atom Leistung verbessern нейросетей
Source:Computer-нейросети, auf deren Grundlage basiert die künstliche Intelligenz sind im wesentlichen auch, wie Ihre anatomischen Vorfahren. Um die KI lernte etwas neues, müssen die alten stärken und neue verbindungen zwischen den Elementen нейросети. Auf dem aktuellen Niveau der Entwicklung der Technologien, um die Kapazität der нейросетей wird immer schwieriger. Aber zu Hilfe kommen neue мемристоры, entwickelte im Amerikanischen Institut von Physik (AIP).
Мемристор — es ist ein Element, fähig Widerstand ändern, abhängig von der durch ihn Ladung, wodurch er fungiert als datenspeicher, was in sehr vereinfachter Form erinnert an die Arbeit von Neuronen und Synapsen des Gehirns. Ja selbst der name des Elements leitet sich von der Verschmelzung von zwei Wörtern: memory und resistor.
Wie berichtet, der Ausgabe EurekAlert, eine Gruppe von Forschern von API entwickelte eine neue Art von «elektronischen Synapse», bestehend aus мемристоров auf der Basis von Bornitrid mit einer Dicke von 1 Atom. Laut dem Autor der Arbeit von Ivan Sanchez Эскеда,
«Jetzt ist ein großes Interesse an der Verwendung neuer Arten von Materialien für мемристоров. Wir haben gezeigt, dass unsere Geräte können gut arbeiten im Bereich der нейроморфных Computing-Anwendungen.»
Eigentlich die Lösung übersetzen мемристоры auf субнанометровый Ebene wurde durch das Problem der Energieeinsparung. Die Tatsache, dass ein array von mikroskopischen мемристоров war 10.000 mal mehr Energieeffizient als alle bestehenden Analoga.
«es stellt sich heraus, wenn Sie beginnen, die Erhöhung der Anzahl der parallel arbeitenden Geräte — Sie erhalten eine deutliche Steigerung der Genauigkeit der Berechnungen, unter Beibehaltung der gleichen Ebene des Energieverbrauchs.»
Jetzt ein Team von Wissenschaftlern anwenden will eine neue Art von «elektronischen Synapsen» für verschiedene Aufgaben, einschließlich Mustererkennung und Bildverarbeitung. Auch in der Zukunft nicht ausgeschlossen und deren Anwendung im Bereich der tiefen maschinellen Lernens.
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