Корейские инженеры разработали самообучающийся компьютерный чип, вдохновлённый структурой человеческого мозга |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-01-19 20:33 Команда исследователей из Корейского института передовых технологий (KAIST) разработала новый нейроморфный чип на основе мемристоров, который способен к самообучению и исправлению ошибок в реальном времени. Этот чип, имитирующий работу человеческого мозга, объединяет хранение и обработку данных, что делает его значительно эффективнее существующих систем. Технология позволяет обрабатывать информацию локально, повышая скорость, безопасность и энергоэффективность AI-приложений в различных устройствах, таких как умные камеры и медицинское оборудование. Ключевой особенностью разработки является использование мемристора — полупроводникового устройства нового поколения, чьи характеристики переменного сопротивления заменяют синапсы в нейронных сетях. Благодаря этому решению обработка и хранение данных происходят одновременно, имитируя работу мозговых клеток. «Эта система похожа на умное рабочее пространство, где всё находится на расстоянии вытянутой руки, вместо того чтобы постоянно перемещаться между столами и картотеками», — поясняют ведущие разработчики технологии Хакчон Чжон и Сынджэ Хан из KAIST. Созданный чип способен самостоятельно обучаться распознаванию движущихся объектов на видео, отделяя их от фона, причём эффективность этого процесса со временем повышается. В ходе исследований точность работы устройства достигла уровня идеальных компьютерных симуляций при обработке изображений в реальном времени. Новая технология решает проблему неэффективности традиционных компьютерных систем при обработке сложных данных и позволит выполнять задачи искусственного интеллекта локально, без использования удалённых облачных серверов. Это значительно ускорит обработку данных, повысит уровень конфиденциальности и энергоэффективности различных устройств. Разработка может быть использована в умных камерах видеонаблюдения для быстрого и безопасного распознавания подозрительной активности, в медицинских устройствах для анализа данных о здоровье пациента в реальном времени, а также в различных устройствах с искусственным интеллектом, таких как роботы, дроны и автомобили с автопилотом. Благодаря энергоэффективности, чип подходит для применения в мобильных устройствах и устройствах Интернета вещей. Источник: www.ixbt.com Комментарии: |
|