Novos мемристоры do tamanho de um átomo melhorarão o desempenho нейросетей
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Computador redes neurais, na qual se baseia a inteligência artificial, são formados em sua essência, bem como a sua anatomia avós. Para AI aprendia algo novo, a necessidade de reforçar antigas e criar novas relações entre elementos de redes neurais. No atual nível de desenvolvimento de tecnologia para aumentar o seu potencial нейросетей torna-se cada vez mais difícil. Mas a ajuda pode vir de novos мемристоры, desenvolvido no Instituto Americano de Física (AIP).
O Memristor — isso é um elemento capaz de alterar a resistência dependendo da que passa através dele carga, graças ao qual ele pode atuar como um repositório de dados, que é uma forma simplificada lembra o trabalho dos neurônios e das sinapses cerebrais. Sim, e em nome vem da fusão de duas palavras: memória e resistência.
Como relata a revisão da edição de EurekAlert, um grupo de pesquisadores da API desenvolveu um novo tipo de "e-sinapse", que consiste em мемристоров baseados em nitreto de boro com espessura de apenas 1 átomo. Segundo o autor, o trabalho de Ivan Sanchez Эскеда,
"Agora, existe um grande interesse na utilização de novos tipos de materiais para мемристоров. Nós mostramos que os nossos dispositivos podem funcionar bem na área de нейроморфных de aplicações de computação."
Na verdade, a decisão de traduzir мемристоры em субнанометровый nível foi ditada por um problema de economia de energia. O fato é que a matriz de microscópicas мемристоров foi de 10000 vezes maior eficiência energética, do que quaisquer equivalentes.
O que Acontece se você começar a aumentar o número simultâneos de dispositivos — você terá um aumento significativo na precisão dos cálculos, mantendo o mesmo nível de consumo de energia."
Agora, a equipe de cientistas quer aplicar o novo tipo de "eletrônicos sinapses" para executar uma variedade de tarefas, incluindo o reconhecimento de padrões e imagens. Também não está descartada e a sua aplicação no setor de profundo aprendizado de máquina.
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