1965년에 고든 무어는 경험상 법칙을 요약했습니다. 집적 회로에 수용할 수 있는 트랜지스터의 수는 약 18~24개월마다 두 배로 늘어납니다. 즉, 프로세서 성능은 약 2년마다 두 배로 증가합니다.
이 경험 법칙을 "무어의 법칙"이라고 합니다. 이후 40년 동안 반도체 칩 제조 공정은 실제로 어지러운 속도로 두 배로 늘어났습니다. 그러나 최근에는 무어의 법칙의 배가 효과가 둔화되고 있으며, 일부에서는 이 법칙이 가까운 시일 내에 만료될 것이라는 예측까지 하고 있습니다.
업계에서는 이러한 개발 병목 현상을 해결하기 위해 다양한 솔루션을 제안했습니다. 스탠포드 대학의 신경모형 엔지니어인 Kwabena Boahen은 최근 인공 뉴런이 시냅스가 아닌 생물학적 뉴런의 수상돌기를 모방해야 한다는 새로운 아이디어를 제안했습니다. 해당 연구 논문은 네이처(Nature)에 게재되었습니다.
논문 주소: https://www.nature.com/articles/s41586-022-05340-6
현재 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌를 구성하는 뉴런을 모방하는 것을 목표로 합니다. 인공지능(AI)을 구현하기 위한 시냅스 메커니즘. 인공 신경망은 뉴런을 연결하는 시냅스를 반복적으로 조정하여 각 시냅스의 "무게" 또는 한 뉴런이 다른 뉴런에 미치는 영향의 강도를 수정합니다. 그런 다음 신경망은 결과적인 행동 패턴이 솔루션을 찾는 데 더 나은지 여부를 결정합니다. 시간이 지남에 따라 시스템은 결과 계산에 가장 적합한 모드를 발견하고 해당 모드를 기본값으로 채택합니다.
신경망에는 일반적으로 여러 레이어의 뉴런이 포함됩니다. 예를 들어 GPT-3에는 1,750억 개의 가중치, 830만 개의 뉴런에 해당하는 연결, 384개 레이어의 깊이가 있습니다. 신경망의 크기와 기능이 계속해서 증가함에 따라 비용과 에너지 소모도 점점 더 커지고 있습니다. GPT-3를 예로 들면 OpenAI는 이 대규모 모델을 훈련하기 위해 2주 동안 9,200개의 GPU를 실행하는 데 460만 달러를 지출했습니다. Kwabena Boahen은 "훈련 중 GPT-3가 소비하는 에너지는 자동차 1,300대에 해당하는 탄소 배출량으로 변환됩니다."
Boahen이 신경망의 다음 단계는 숫자를 시도해야 한다고 제안한 중요한 이유이기도 합니다. 그래프 학습. 신경망에서 수상돌기를 모방하면 전송된 신호로 전달되는 정보의 양이 늘어나 AI 시스템이 더 이상 GPU 클라우드에서 메가와트의 전력을 필요로 하지 않고 휴대폰과 같은 모바일 장치에서 실행될 수 있습니다.
수상돌기는 대규모로 분기할 수 있어 하나의 뉴런이 다른 많은 뉴런과 연결될 수 있습니다. 연구에 따르면 수상돌기가 가지로부터 신호를 받는 순서에 따라 반응 강도가 결정되는 것으로 나타났습니다.
Boahen이 제안한 수상돌기의 계산 모델은 뉴런으로부터 정확한 신호 시퀀스를 수신할 때만 반응합니다. 이는 각 수상돌기가 0/1과 같은 단순한 전기 신호뿐만 아니라 데이터를 인코딩할 수 있음을 의미합니다. 기본 시스템은 연결 수와 수신하는 신호 시퀀스의 길이에 따라 더욱 강력해집니다.
실제 구성 측면에서 Boahen은 강유전성 FET(FeFET)를 사용하여 수상돌기를 시뮬레이션할 것을 제안했습니다. 5개의 게이트가 있는 1.5미크론 길이의 FeFET는 5개의 시냅스가 있는 15미크론 길이의 수상돌기를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 빌드의 버전은 "3D 칩"으로 구현될 수 있다고 Boahen은 말했습니다.
관심 있는 독자는 논문의 원문을 읽고 더 많은 연구 세부 사항을 알아볼 수 있습니다.
참조 링크: https://spectrum.ieee.org/dendrocentric-learning
위 내용은 무어의 법칙이 실패하면 어떻게 해야 할까요? 뉴로모픽 컴퓨팅 전문가: 수지상 학습에 초점을 맞췄습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

AI 식품 준비 여전히 초기 사용 중이지만 AI 시스템은 음식 준비에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. AI 구동 로봇은 부엌에서 햄버거를 뒤집기, 피자 만들기 또는 SA 조립과 같은 음식 준비 작업을 자동화하는 데 사용됩니다

소개 파이썬 기능에서 변수의 네임 스페이스, 범위 및 동작을 이해하는 것은 효율적으로 작성하고 런타임 오류 또는 예외를 피하는 데 중요합니다. 이 기사에서는 다양한 ASP를 탐구 할 것입니다

소개 생생한 그림과 조각으로 둘러싸인 아트 갤러리를 걷는 것을 상상해보십시오. 이제 각 작품에 질문을하고 의미있는 대답을 얻을 수 있다면 어떨까요? “어떤 이야기를하고 있습니까?

제품 케이던스를 계속하면서 이번 달 Mediatek은 새로운 Kompanio Ultra and Dimensity 9400을 포함한 일련의 발표를했습니다. 이 제품은 스마트 폰 용 칩을 포함하여 Mediatek 비즈니스의 전통적인 부분을 채우고 있습니다.

#1 Google은 Agent2agent를 시작했습니다 이야기 : 월요일 아침입니다. AI 기반 채용 담당자로서 당신은 더 똑똑하지 않고 더 똑똑하지 않습니다. 휴대 전화에서 회사의 대시 보드에 로그인합니다. 세 가지 중요한 역할이 공급되고, 검증되며, 예정된 FO가 있음을 알려줍니다.

나는 당신이되어야한다고 생각합니다. 우리 모두는 Psychobabble이 다양한 심리적 용어를 혼합하고 종종 이해할 수 없거나 완전히 무의미한 모듬 채터로 구성되어 있다는 것을 알고 있습니다. 당신이 fo를 뿌리기 위해해야 할 일

이번 주 발표 된 새로운 연구에 따르면 2022 년에 제조 된 플라스틱의 9.5%만이 재활용 재료로 만들어졌습니다. 한편, 플라스틱은 계속해서 매립지와 생태계에 전 세계에 쌓이고 있습니다. 그러나 도움이 진행 중입니다. 엥인 팀

최근 Enterprise Analytics 플랫폼 Alteryx의 CEO 인 Andy MacMillan과의 대화는 AI 혁명 에서이 비판적이면서도 저평가 된 역할을 강조했습니다. MacMillan에서 설명했듯이 원시 비즈니스 데이터와 AI-Ready Informat의 격차


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

안전한 시험 브라우저
안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.
