बनाया एक तंत्रिका नेटवर्क की संरचना simulates जो मस्तिष्क
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इस तथ्य के बावजूद है कि शब्द "तंत्रिका नेटवर्क" कर सकते हैं लागू किया जा करने के लिए की शारीरिक संरचना और कंप्यूटिंग प्रणाली, इन तंत्रिका नेटवर्क, मतभेद से अधिक समानताएं हैं । और सबसे पहले, यह कारण है करने के लिए अत्यंत जटिल संरचना के तंत्रिका जाल के मस्तिष्क है. लेकिन हो सकता है कि परिवर्तन के विकास के लिए धन्यवाद वैज्ञानिकों से राष्ट्रीय मानक संस्थान और प्रौद्योगिकी, संयुक्त राज्य अमेरिका. अपने आविष्कार कर सकते हैं बनने के एक नए चरण के विकास में प्रौद्योगिकी के निर्माण के तंत्रिका नेटवर्क है ।
तथ्य यह है कि मानव मस्तिष्क के होते हैं, न्यूरॉन्स के अरबों से जुड़ा प्रत्येक के हजारों के दसियों अन्य न्यूरॉन्स. इस जटिल संरचना में एक नहीं बल्कि सरल रूप में प्रयोग किया जाता के रूप में एक आधार के निर्माण के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, केवल अंतर के साथ है कि वर्तमान इलेक्ट्रॉनिक्स साथ सामना नहीं कर सकता इस तरह के एक जटिल मार्ग और लिंक की संख्या के तत्वों के बीच तंत्रिका नेटवर्क के लिए है हो सकता है में कम दसियों और समय के सैकड़ों है, जो प्रदर्शन को प्रभावित करता है । बेशक, वहाँ अब कर रहे हैं के उद्देश्य से परियोजनाओं का अनुकरण मस्तिष्क, लेकिन वे चलाने के लिए बिजली की सीमा मौजूदा प्रौद्योगिकियों.
चित्र की संरचना के चिप । तीन आयामी संरचना प्रदान करता है, एक जटिल मार्ग योजना और संचरण की गति का संकेत करने के लिए आवश्यक है अनुकरण मस्तिष्क.
टीम से राष्ट्रीय मानक संस्थान और प्रौद्योगिकी के संयुक्त राज्य अमेरिका के प्रदान करता है एक अलग दृष्टिकोण है. वैज्ञानिकों का उपयोग करना चाहते हैं प्रकाश के बजाय बिजली के साधन के रूप में संकेत संचरण. हम इस बात के लिए विकसित की एक विशेष चिप वितरित करता है जो ऑप्टिकल संकेतों पर एक लघु ग्रिड अलग अलग दिशाओं में. के उपयोग के माध्यम से एक नए प्रकार का संकेत है, प्रबंधित करने के लिए समस्या पर काबू पाने के कनेक्शन तत्वों के तंत्रिका नेटवर्क, खड़ी स्टैकिंग की दो परतों फोटोनिक संरचनाओं. वे सीमा के प्रकाश लाइनों के निर्देशन के लिए ऑप्टिकल संकेतों लगभग के रूप में ही तारों संचारित एक बिजली के आवेग. इस दृष्टिकोण की अनुमति देता है बनाने के लिए आप जटिल मार्ग के लिए आवश्यक अनुकरण तंत्रिका मस्तिष्क की संरचना और वृद्धि की गति के रूप में संकेत और लिंक की संख्या के बीच नेटवर्क तत्वों. इसके अलावा, प्रणाली बहुत अच्छी तरह से स्केलेबल और आसान करने के लिए भविष्य में विस्तार. और अगर "सामान्य" तंत्रिका नेटवर्क में प्रगति कर रहे हैं स्वयं सीखने और पैटर्न मान्यता, यह मुश्किल है कल्पना करने के लिए क्या करने में सक्षम हो जाएगा संरचना simulates कि मस्तिष्क.
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