Физики выяснили принципы создания систем нейроморфных вычислений. |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-04-06 17:00 Физики из Билефельдского и Цюрихского университетов вместе с коллегами из Швейцарской высшей технической школы Цюриха описали основные принципы обработки информации в нейроморфных системах. Их можно будет использовать для создания нейроморфных вычислительных устройств. Свою работу ученые описали в статье журнала Applied Physics Letters. Ученые со всего мира уже давно пытаются создать нейроморфные вычислительные системы, обработка информации в которых основана на процессах, происходящих в мозге животных и человека. Такая электроника может быть интересна не только для фундаментальных исследований, но и для коммерческого использования, например в устройствах интернета вещей. В новой работе европейские исследователи анализировали поведение нейроморфных систем на примере комплементарных структур металл-оксид-полупроводник (КМОП) и передовых технологий наноразмерной памяти, чтобы создать интеллектуальные системы, способные к обучению. Анализ работы таких устройств позволил ученым сделать несколько интересных выводов. Например, они выяснили, что очевидные недостатки этих маломощных вычислительных технологий, главным образом связанные с низкой точностью, высокой чувствительностью к шуму и высоким разбросом конечных значений, могут обеспечить выполнение надежных и эффективных вычислений. Это очень похоже на то, как мозг может использовать «шумные» или недостаточно точно принимающие сигнал нейроны для достижения нужной цели и управления телом. «Электронные системы нейронной обработки, которые мы делаем, не предназначены для конкуренции с мощными и точными системами искусственного интеллекта, которые установлены на мощных больших компьютерных кластерах, предназначенных для обработки естественного языка или распознавания и классификации изображений в высоком разрешении, — отметила одна из исследователей, сотрудница Билефельдского университета Элизабетта Чикка. — Наши системы могут быть применимы для тех областей, в которых требуются компактные и очень маломощные (субмилливаттные) устройства для обработки информации в реальном времени с небольшими задержками». Источник: indicator.ru Комментарии: |
|