![]() |
![]() |
![]() |
|||||
![]() |
Разработан крошечный квантовый резонансный туннельный диод , имитирующий нейроны 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 Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-03-16 20:12 ![]() Группа исследователей из Международной иберийской лаборатории нанотехнологий (INL) изменила будущее вычислений, вдохновлённых мозгом, разработав крошечный квантовый резонансный туннельный диод (RTD), имитирующий сенсорный нейрон. Устройство, созданное по принципу обработки информации биологическими нейронами, способно улавливать свет и преобразовывать его в электрические сигналы в рамках одного наноразмерного компонента, работая быстро, эффективно и с минимальным потреблением энергии. Система представляет собой полупроводниковую структуру III–V группы, созданную путём соединения элементов из 3-й (B, Al, Ga, In) и 5-й (N, P, As, Sb) групп периодической таблицы. Эти материалы широко используются в фотонике и высокоскоростной электронике и специально разработаны для непосредственного реагирования на поступающий ближний инфракрасный свет, что позволяет эффективно обнаруживать и обрабатывать сигналы на наноуровне. Когда интенсивность света превышает определённый порог, устройство переходит в состояние, называемое отрицательным дифференциальным сопротивлением. Это вызывает колебания напряжения большой амплитуды, то есть входящий световой сигнал преобразуется в ритмичные электрические импульсы, имитирующие работу биологических нейронов. Традиционное нейроморфное оборудование основано на сложных схемах, которые объединяют отдельные компоненты памяти и генераторы импульсов, чтобы имитировать обработку информации биологическими нейронами, что, в свою очередь, увеличивает размер, энергопотребление и сложность системы. В то же время новое устройство легко интегрирует эти возможности в один компактный компонент. В результате оно не просто улавливает свет, но и преобразует оптическую информацию в электрические колебания, расширяя свои функциональные возможности по сравнению с базовым датчиком. Ещё одна фундаментальная причина, по которой устройство выделяется на фоне других, заключается в том, что его поведение имитирует процессы, происходящие в живых организмах. Ученые сравнили это с ритмичными всплесками нейронной активности, которые помогают стрекозам выслеживать добычу, и колебательными всплесками у млекопитающих, необходимыми для обработки сенсорной информации и координации мозга. Они считают, что, воспроизводя эти естественные паттерны импульсной активности в аппаратном обеспечении, они прокладывают путь для биоинспирированных систем искусственного зрения, которые позволяют машинам видеть, понимать и реагировать на окружающую среду с помощью миниатюрных энергоэффективных технологий. Компактная конструкция устройства и его совместимость с существующими полупроводниковыми платформами III–V поколений делают его идеальным для интеграции в будущие оптические датчики и системы, в том числе в автономные транспортные средства, LiDAR (световое обнаружение и определение дальности) нового поколения и сверхбыструю обработку изображений для робототехники. По мнению учёных, эта разработка приблизит мир к аппаратному обеспечению, которое не только распознаёт мир, но и интерпретирует его, подобно естественным системам. Источник: interestingengineering.com Комментарии: |
||||||