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麻省理工學院的芯片上的大腦可以使人工智能更加便攜

2020-06-10 15:14:44 編輯: 來源:
導讀 在過去的幾年里,我們在人工智能方面取得了相當大的進步,部分原因是由機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的消費產(chǎn)品越來越受歡迎。 然而,我們?nèi)匀贿h離有意識的Android的夢想或噩夢,因為AI,正如我們所知道的,它在很大程度上依賴于軟件,這些軟件必須運行在強大的硬件上,就像大櫥柜一樣大。 然而,麻省理工學院的工程師已經(jīng)發(fā)明了一種新的設(shè)計,可以使人工大腦適合于更便攜的設(shè)備,或者在未來,結(jié)構(gòu)與人類頭部的大小。 與

在過去的幾年里,我們在人工智能方面取得了相當大的進步,部分原因是由機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的消費產(chǎn)品越來越受歡迎。 然而,我們?nèi)匀贿h離有意識的Android的夢想或噩夢,因為AI,正如我們所知道的,它在很大程度上依賴于軟件,這些軟件必須運行在強大的硬件上,就像大櫥柜一樣大。 然而,麻省理工學院的工程師已經(jīng)發(fā)明了一種新的設(shè)計,可以使人工大腦適合于更便攜的設(shè)備,或者在未來,結(jié)構(gòu)與人類頭部的大小。

與有機大腦的比較不僅僅是一個隱喻,因為這個新的“芯片上的大腦”更接近于模仿我們自己的大腦工作方式。 它不簡單地使用只發(fā)送1(供電)和0(不供電)值的晶體管,而是使用模擬大腦突觸的記憶器或記憶晶體管來傳輸,更重要的是,記住,更廣泛的值范圍取決于通過它的電荷。

記憶體不是新的,但它們的問題一直是大小和功率效率的問題。 電流設(shè)計需要一個最小電壓將離子從記憶器的負極端傳輸?shù)秸恕?這反過來又需要一個相當大的通道,使整個芯片設(shè)計更大。 然后,挑戰(zhàn)是找到一種材料,可以讓離子通過一個薄而窄的傳導通道,但仍然保持自己在一起,以實際登記電荷。

這些麻省理工學院的工程師轉(zhuǎn)向冶金學,尋找一種能使負極與正銀電極以這種方式連接的金屬混合物。 他們想出的解決方案是一種銀和銅的合金,使他們能夠把成千上萬的這樣的記憶體塞進毫米方硅芯片中。

結(jié)果是非常有希望的,因為記憶器記住了它們接收到的初始電流,即使電壓是隨著時間的推移而調(diào)制的。 這實際上使芯片能夠記住圖像,例如,并且每次都不退化地復制完全相同的清晰圖像。 工程師們的目標是構(gòu)建既可移植又能超越現(xiàn)有的基于軟件的人工突觸網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件。


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