Nuevos мемристоры del tamaño de un átomo mejorarán el rendimiento de нейросетей
Source:Juegos de ordenador нейросети, a partir de los cuales se construye la inteligencia artificial, están constituidas en su esencia, también, como la anatomía de los abuelos. Para ia aprendía algo nuevo, es necesario reforzar los viejos y crear nuevas relaciones entre los elementos de нейросети. En el nivel actual de desarrollo de tecnologías para aumentar la capacidad de нейросетей se hace cada vez más difícil. Pero pueden venir en ayuda de nuevas мемристоры, desarrollado en el Instituto Americano de Física (AIP).
Мемристор — es un elemento capaz de cambiar la resistencia en función de la que pasa a través de él de la carga, por lo que puede actuar como almacén de datos, que de una manera muy simplificada como recuerda el trabajo de las neuronas y las sinapsis cerebrales. Sí, y el propio nombre del elemento proviene de la fusión de dos palabras: memory y el resistor.
Como informa la edición de la edición de EurekAlert, un grupo de investigadores de la API ha desarrollado un nuevo tipo de electrónica de la sinapsis", que consta de мемристоров a base de nitruro de boro con un espesor de apenas 1 átomo. Según el autor del trabajo de iván sánchez Эскеда,
"Ahora hay un gran interés en el uso de nuevos tipos de materiales para мемристоров. Hemos demostrado que nuestros dispositivos pueden funcionar bien en el ámbito de la нейроморфных aplicaciones informáticas."
En realidad, la decisión de traducir мемристоры en субнанометровый nivel se debió a un problema de ahorro de energía. El hecho de que la matriz microscópicas мемристоров se encontraba en 10.000 veces la gran eficiencia energética, que los análogos.
"Resulta, si usted comienza a aumentar la cantidad de los que operan simultáneamente dispositivos — usted recibirá un impulso significativo en la precisión de los cálculos, manteniendo el mismo nivel de energía."
Ahora, un equipo de científicos quiere aplicar un nuevo tipo de "hojas de sinapsis" para la ejecución de diversas tareas, incluyendo el reconocimiento de imágenes y de imágenes. También en el futuro no se excluye su aplicación en el ámbito de profundo aprendizaje de máquina.
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