В РОССИИ СОЗДАЛИ МЕМРИСТОР С ПАМЯТЬЮ НА 12 ДНЕЙ |
||
|
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 |
2026-10-08 18:01 Исследователи из МФТИ разработали новую форму мемристоров — «стройблоков» нейроморфных чипов, способных одновременно имитировать работу синапсов в мозге человека и хранить информацию. Прежние устройства могли имитировать поведение биологических синапсов, но теряли данные практически мгновенно — решить эту проблему удалось после детального изучения физики процессов. Мемристоры — резисторы с эффектом памяти, сопротивление которых меняется под воздействием напряжения. Ранее при их создании инженерам приходилось выбирать между быстрой обучаемостью и надёжным хранением данных. В новом устройстве металлические электроды заменили на полупроводниковые, а также подобрали оптимальную толщину плёнки из гафния и циркония между ними — это позволяет переключать мемристор между режимами «ученика» и «архиватора». В результате время хранения информации выросло с нескольких секунд до 12 неполных суток, а количество циклов перезаписи увеличилось в два десятка раз. Достижение приближает создание процессоров для искусственного интеллекта, которые будут потреблять значительно меньше энергии и быстрее обучаться, приближаясь по эффективности к человеческому мозгу. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|