Nuove мемристоры dimensioni di un atomo miglioreranno le prestazioni нейросетей
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Computer нейросети, su cui si basa l'intelligenza artificiale, sono posizionati al suo interno anche, come loro anatomici progenitori. Per IA imparato qualcosa di nuovo, è necessario rafforzare i vecchi e creare nuove connessioni tra gli elementi нейросети. Al livello attuale di sviluppo di tecnologie di aumentare il potenziale di нейросетей diventa sempre più difficile. Ma possono venire in aiuto le nuove мемристоры, sviluppato presso l'Istituto Americano di Fisica (AIP).
Мемристор — si tratta di un elemento capace di cambiare la resistenza a seconda del passa attraverso di essa carica, grazie alla quale egli può agire come archivio dati, che in forma semplificata ricorda il lavoro dei neuroni e delle sinapsi cerebrali. Sì, e il nome dell'elemento deriva dalla fusione di due parole: memory e resistor.
Come riporta l'edizione edizione EurekAlert, un gruppo di ricercatori dell'API ha sviluppato un nuovo tipo di «elettronica della sinapsi», che si compone di мемристоров a base di nitruro di boro con uno spessore di 1 atomo. Secondo l'autore il lavoro di Ivan Sanchez Эскеда,
«Ora c'è grande interesse per l'uso di nuovi tipi di materiali per мемристоров. Abbiamo dimostrato che i nostri dispositivi possono funzionare bene in campo нейроморфных di elaborazione di applicazioni.»
In realtà la decisione di tradurre мемристоры su субнанометровый livello è stata dettata da un problema di risparmio energetico. Il fatto è che la matrice microscopiche мемристоров era 10.000 volte più sa risparmiare energia, di eventuali analoghi.
«si Scopre che se si inizia ad aumentare il numero di esecuzione in parallelo di dispositivi — si ottiene un notevole guadagno in precisione di calcolo, mantenendo lo stesso livello di consumo di energia.»
Ora, un team di scienziati vuole applicare un nuovo tipo di «elettronica sinapsi» per eseguire diverse attività, tra cui il riconoscimento delle immagini e delle immagini. Anche in futuro non è esclusa e la loro applicazione nel settore della macchina di apprendimento profondo.
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