Забудьте про 0 и 1. Создан атомно-тонкий транзистор, который хранит 3 024 состояния одновременно |
||
|
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 |
2026-05-27 11:00 Инженеры уже не одно десятилетие пытаются приблизить электронику к тому, как устроен мозг. Так появилась идея нейроморфного «железа» — устройств, которые работают по принципам нейронов и синапсов и поэтому потенциально могут запускать модели ИИ быстрее и экономичнее, чем привычные чипы. Одна из главных задач здесь — научиться хранить не просто ноль и единицу, а множество устойчивых промежуточных состояний, как это делают синапсы, меняя «силу связи» между нейронами. Перспективным кандидатом для такой памяти считаются сегнетоэлектрики. Эти материалы обладают собственной электрической поляризацией и могут удерживать ее без постоянного питания, поэтому на их основе можно строить энергонезависимую память и транзисторы. Команда из Нанкинского университета аэронавтики и астронавтики представила в Nature Electronics новый сегнетоэлектрический транзистор необычного типа: в нем атомно тонкие слои материалов могут слегка «скользить» относительно друг друга. Такой подход оказался полезным не только для переключения между двумя состояниями, но и для тонкой многозначной настройки, которая важна именно для нейроморфных режимов. В основе устройства лежит гетероструктура из графена и гексагонального нитрида бора. Эти двумерные материалы уложены слоями так, что их кристаллические решетки немного не совпадают, из-за чего возникает характерный муаровый рисунок. Исследователи собрали слои из очень тонких пластин, перенесли их «сухим» методом без растворителей и сформировали электроды. Дальше состояние транзистора настраивали сериями импульсов постоянного напряжения между истоком и стоком, а совместно с управляющим напряжением на затворе добивались заданной перестройки локальных носителей заряда под влиянием муарового потенциала. Ключевой результат в том, что транзистор смог хранить 3 024 устойчивых состояния поляризации. В одном фиксированном режиме работы устройство давало более 36 различимых состояний, а с помощью напряжения на затворе удалось реализовать 84 режима, и их комбинация как раз и дала итоговое число. Отдельно авторы отмечают стабильность: состояния сохранялись более 100 000 секунд. В качестве демонстрации применимости к задачам ИИ транзистор использовали в алгоритме распознавания изображений, где точность составила около 93%. Авторы считают, что такая «скользящая» сегнетоэлектрическая схема расширяет число управляемых состояний на наноуровне и при этом работает при комнатной температуре и при повышенных температурах, а сама платформа выглядит масштабируемой. Дальше команда планирует двигаться к производству на уровне пластин, а также улучшать скорость отклика, ресурс и число достижимых состояний, чтобы приблизить технологию к реальным нейроморфным устройствам. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: www.nature.com Комментарии: |
|