IT House は 12 月 23 日、科学者たちが AI の分野で新たな大きな進歩を遂げたと報告しました。 人間の脳を模倣した AI シナプス トランジスタが最近登場しました。
この AI シナプス トランジスタは人間の認知と同様に動作し、情報の処理と保存を同時に行うことができ、従来の機械学習タスクから連想学習の実行への大幅な移行を示します。
さらに重要な点は、この AI シナプス トランジスタが
室温環境 で効果的に動作できることであり、高速動作、低エネルギー消費、電源なしでも情報を保持できるという利点があります。幅広い応用が期待できます。 この研究は、ノースウェスタン大学、ボストン大学、マサチューセッツ工科大学 (MIT) の研究者間の共同研究でした。マーク・ハーサム教授はプレスリリースで次のように述べています。
脳の構造はデジタルコンピューターの構造とは本質的に異なります
デジタル コンピューターでは、マイクロプロセッサとメモリの間でデータをやり取りする必要があります。これにより必然的に大量のエネルギーが消費され、複数のタスクを同時に実行しようとするとボトルネックが発生する可能性があります。人間の脳では、記憶と情報処理が同じ場所に配置され、完全に統合されているため、エネルギー効率が桁違いに向上します。当社のシナプス トランジスタは、脳をより忠実に模倣する同時記憶機能と情報処理機能も可能にします。
ヘサムのチームは主にモアレ パターンを使用してシナプス トランジスタを開発しています
IT ホーム 注: モアレ パターンは、2 つのパターンを重ね合わせたときに現れる幾何学的なパターンです。二次元の材料を積み重ねると、単層構造には存在しない新たな特性が現れます。これらの階層構造をねじってモアレ パターンを形成すると、前例のない電子特性を得ることが可能になります。
この新しいシナプス トランジスタでは、研究者らは 2 つの異なるタイプの原子的に薄い材料、グラフェンの二重層と六方晶系窒化ホウ素を組み合わせました。グラフェンと六方晶窒化ホウ素は構造が非常に似ていますが、異常に強いモアレ効果を生み出すには十分な違いがあり、これによりグラフェン層の電子特性の制御が可能になります
室温で実行でき、ニューロモーフィック機能が強化されたシナプストランジスタを生成できる操作
Lenovo Learning Test では、この AI トランジスタは「101」と「111」を比較し、後者が「000」に類似しているかどうかを区別できます。
この能力は、複雑で不完全な入力を処理できるため、現実世界に適用される人工知能にとって重要です。
この論文の参照アドレスを添付します: IT Home
ヤン、-023-06791-1
以上がAI トランジスタは、人間の脳の思考と同様に、室温で情報を処理および保存できます。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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