नई memristor आकार के परमाणु के प्रदर्शन में सुधार होगा तंत्रिका नेटवर्क

तारीख:

2018-10-18 20:35:10

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नई memristor आकार के परमाणु के प्रदर्शन में सुधार होगा तंत्रिका नेटवर्क Source:

कंप्यूटर तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर बनाया गया है, जो कृत्रिम बुद्धि डिज़ाइन किया गया है इसके मूल में के रूप में अच्छी तरह के रूप में उनकी शारीरिक पूर्वजों. आदेश में के लिए एअर इंडिया के लिए कुछ नया सीखा है, हम की जरूरत है को मजबूत करने के लिए पुराने और नए रिश्ते बनाने के लिए तत्वों के बीच तंत्रिका नेटवर्क है । मौजूदा स्तर पर प्रौद्योगिकी के विकास के लिए क्षमता का निर्माण तंत्रिका नेटवर्क के और अधिक मुश्किल हो जाता है । लेकिन आ सकते हैं मदद से नए memristor द्वारा विकसित अमेरिकी भौतिकी संस्थान (AIP).

Memristor — एक तत्व है कि कर सकते हैं परिवर्तन के प्रतिरोध के आधार पर पास के माध्यम से चार्ज है, इसलिए है कि यह कार्य कर सकते हैं के रूप में एक डाटा गोदाम में, एक बहुत ही सरल फार्म की याद ताजा करती है काम के न्यूरॉन्स और synapses के मस्तिष्क है. और तत्व का नाम आता है के विलय से दो शब्द-स्मृति और रोकनेवाला.

अखबार के अनुसार पर EurekAlert, शोधकर्ताओं के एक समूह से एपीआई विकसित किया गया है के एक नए प्रकार के "इलेक्ट्रॉनिक synapse" के होते हैं, जो एक memristor बोरान नाइट्राइड पर आधारित की एक मोटाई के साथ केवल 1 परमाणु है. लेखक के अनुसार इवान सांचेज़ Esqueda,

"अब, वहाँ महान है में रुचि के नए प्रकार के उपयोग के लिए सामग्री memristor. हम पता चला है कि हमारे डिवाइस कर सकते हैं अच्छी तरह से काम के क्षेत्र में neuromorphic कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों।"

वास्तव में, निर्णय को स्थानांतरित करने के लिए memristor में subnanometric स्तर से निर्धारित किया गया था समस्या के ऊर्जा की बचत । तथ्य यह है कि सरणी के सूक्ष्म memristor था 10,000 गुना अधिक ऊर्जा कुशल की तुलना में किसी भी मौजूदा analogues है ।

"यह पता चला है कि अगर आप शुरू करने के लिए संख्या में वृद्धि के समानांतर उपकरणों — आप प्राप्त करेंगे में एक उल्लेखनीय वृद्धि की सटीकता की गणना है, जबकि बनाए रखने का एक ही स्तर की खपत है."

अब वैज्ञानिकों की एक टीम का उपयोग करना चाहता है एक नई तरह की "इलेक्ट्रॉनिक synapses" विभिन्न कार्य करने के लिए सहित, पैटर्न मान्यता और छवियों है । भविष्य में भी शामिल नहीं उनके आवेदन के क्षेत्र में गहरी सीखने मशीन.

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