Presentato l'нейроморфный chip, in grado di comporre musica
Source:Al recente forum IMEC ITF2017 rappresentanti belga di ricerca scientifica e di centro, hanno dimostrato il primo nel suo genere ad autoapprendimento нейроморфный chip, i principi di funzionamento che imitano i principi di funzionamento del cervello umano. Il chip ha la capacità di auto-apprendimento, che è sufficiente per la «composizione» di un chip di semplici brani musicali.
In base chip è dotato di tecnologia OxRAM. Gli esperti del centro di ricerca IMEC creato un «le unità standard» hardware e software di sistemi di semplice intelligenza artificiale. La combinazione di questi strumenti ha permesso di mettere su un piccolo chip chip, consuma una piccola quantità di energia, la funzione del macchinario di studio e di auto-apprendimento. Utilizzando queste funzioni, il chip da solo detiene l'analisi dei dati, e maggiore è il numero delle associazioni è stato trovato nei dati, piu ' saranno di comunicazione tra i singoli elementi del chip. Così «dentro» chip formata qualcosa di simile a un neurone relazioni.
Crystal chip realizzato da 65 nm. Su di esso sono presenti elementi tradizionali di CMOS-logica e le matrici di memoria MRAM (Metal Oxide Resistivo RAM). Questa memoria è 100 volte più efficace dal punto di vista energetico, di «normali» tipi di memoria. Grazie al grande volume di questa memoria, chip in grado di creare e utilizzare 40 sostenibili collegamenti associativi.
Nel corso di una manifestazione chip «imparato» comporre musica, dopo aver ricevuto i dati più brani musicali. Le regole per la composizione e il genere di chip «inventato» da solo. Come dice uno dei dipendenti del centro IMEC Паравин Рэгаван,
«Ora abbiamo già dispongono di hardware necessario, un insieme di software e ambiente di programmazione, che permettono di spingere in avanti l'area нейроморфных di calcolo. E ora abbiamo la possibilità di creare, sulla base di nuovi chip complessi sistemi intelligenti. Con questo livello di intelligenza del sistema crescerà in quadratica o addirittura esponenziale seconda del numero di abilitati нейроморфных chip».
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