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薄如原子的人工神经元有助于更好地模拟和理解人脑

   科技日报记者 刘霞。薄原

来自英国 牛津大学、工神IBM欧洲研究所和德克萨斯大学的经元解人一个研究团队宣布了一个重要的成就:他们开发了一个人工神,厚度只有几个原子大小 经元,有助于更它可以处理光和电信号计算,好地和理预计将用于下一代人工智能计算,模拟也有助于科学家更好地模拟和理解人脑。薄原最新一期《自然纳米技术》杂志发表了相关研究成果 志。工神


神经元。经元解人
图片来源:《自然纳米技术》杂志。有助于更

在过去的好地和理几十年里,科学家们一直在研究如何重建生物神经元的模拟计算能力,以开发更快、薄原更节能的工神机器学习系统。一种非常有前途的经元解人方法是使用记忆阻器,但使用记忆阻器复制生物 神经元和大脑面临着一个关键挑战:前馈和反馈神经元信号难以整合,前馈和反馈机制巩固了人类利用奖励和错误来学习复杂任务的能力。

在最新的研究中,科学家们扩展了电子记忆阻器的功能,以响应光信号和电信号,使前馈和反馈路径同时存在于一个网络中。最新研究创建了具有解决机器学习中复杂问题潜力的计算学习程序的优秀神经网络。

研究小组解释说,二维材料只由几层原子组成。这种精细的尺度赋予了它各种奇怪的特性,这些特性可以根据材料的分层方法进行微调。它们堆叠石墨烯、二硫化钼和 三种二硫化钨2D材料制造了一种设备,可以根据照射在其上的功率和光/电的持续时间来显示其电导率的变化。与数字存储设备不同,这些设备是模拟和操作的 做法类似于人脑中的突触和神经元,可以计算。

IBM欧洲研究中心首席作者加齐·萨尔瓦特·赛义德博士说,随着人工智能应用程序的发展呈指数级增长,所需的计算能力已经超过了基于传统处理器的计算能力 新硬件迫切需要研究新技术,其方法有望在人工智能计算领域“展示技能”。此外,这项研究还证明,神经形态工程和算法领域的重要进步有助于科学家 很好地模拟和理解大脑。


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