IT House berichtete am 23. Dezember, dass Wissenschaftlern ein weiterer großer Durchbruch auf dem Gebiet der KI gelungen sei. Ein synaptischer KI-Transistor, der das menschliche Gehirn nachahmt, wurde kürzlich veröffentlicht.
Dieser synaptische KI-Transistor funktioniert ähnlich wie die menschliche Kognition, mit der Fähigkeit, Informationen gleichzeitig zu verarbeiten und zu speichern, was einen deutlichen Wandel von traditionellen maschinellen Lernaufgaben hin zur Durchführung assoziativen Lernens markiert
Bitte beachten Sie, dass die Quelle der folgenden Bilder ist: Northwest University, Fotos bereitgestellt von Xiaodong Yan
Der wichtigere Punkt ist, dass diese Art von KI-Synapsentransistor in Raumtemperaturumgebung effektiv arbeiten kann. Er bietet die Vorteile eines schnellen Betriebs, eines geringen Energieverbrauchs und der Fähigkeit, Informationen auch ohne Stromversorgung zu speichern Bewerbungsaussichten.
Diese Studie war eine Zusammenarbeit zwischen Forschern der Northwestern University, des Boston College und des Massachusetts Institute of Technology (MIT). In einer Pressemitteilung sagte Professor Mark Hersam:
Der Aufbau des Gehirns unterscheidet sich wesentlich von dem eines digitalen Computers
In einem digitalen Computer müssen Daten zwischen Mikroprozessor und Speicher hin und her übertragen werden, was zwangsläufig viel Energie verbraucht und zu Engpässen führen kann, wenn versucht wird, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen
Im menschlichen Gehirn sind Gedächtnis und Informationsverarbeitung nebeneinander und vollständig integriert, was zu einer um Größenordnungen höheren Energieeffizienz führt. Unsere synaptischen Transistoren realisieren auch gleichzeitige Gedächtnis- und Informationsverarbeitungsfunktionen, die das Gehirn originalgetreuer nachahmen können
Hersams Team nutzt hauptsächlich Moiré-Muster, um synaptische Transistoren zu entwickeln
IT Home Hinweis: Das Moiré-Muster ist ein geometrisches Muster, das entsteht, wenn zwei Muster einander überlagert werden. Beim Stapeln zweidimensionaler Materialien entstehen neue Eigenschaften, die in einem einschichtigen Aufbau nicht vorhanden sind. Wenn diese hierarchischen Strukturen verdreht werden, um Moiré-Muster zu bilden, ist es möglich, beispiellose elektronische Eigenschaften zu erzielen
In diesem neuen synaptischen Transistor kombinierten Forscher zwei verschiedene Arten atomar dünner Materialien, Doppelschichten aus Graphen und hexagonales Bornitrid. Obwohl Graphen und hexagonales Bornitrid in ihrer Struktur sehr ähnlich sind, sind sie so unterschiedlich, dass sie einen ungewöhnlich starken Moiré-Effekt erzeugen, der eine Steuerung der elektronischen Eigenschaften der Graphenschicht ermöglicht
Operation, die bei Raumtemperatur durchgeführt werden kann und synaptische Transistoren mit verbesserten neuromorphen Funktionen erzeugen kann
Im assoziativen Lerntest kann dieser KI-Transistor „101“ und „111“ vergleichen und letztere als „000“ ähnlicher unterscheiden
Diese Fähigkeit ist wichtig für Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der realen Welt, da sie komplexe und unvollständige Eingaben verarbeiten kann
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI-Transistoren können Informationen bei Raumtemperatur verarbeiten und speichern, ähnlich wie das menschliche Gehirn denkt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
