據國外媒體報道，由美國麻省理工學院(MIT)研究人員組成的多學科團隊使用了實用的無機材料，顯著提升了此前開發的一種人工模擬突觸的速度極限，并將設備的運行速度提高了100萬倍，比人腦中的突觸快了約100萬倍。
不僅如此，這種無機材料還使得電阻器非常節能。與早期版本的設備中使用的材料不同，新材料與硅制造技術兼容，從而使制造納米級設備成為可能，并為集成到深度學習應用中的商業計算硬件鋪平了道路。
圖片來源:麻省理工學院
可編程電阻是模擬深度學習的關鍵部件，就像晶體管是數字處理器的核心部件一樣。通過在復雜的層中重復可編程電阻器陣列，研究人員可以創建一個模擬人工“神經元”和“突觸”的網絡，并像數字神經網絡一樣執行計算。然后，可以訓練網絡來完成復雜的人工智能任務，如圖像識別和自然語言處理。據國外媒體報道，由美國麻省理工學院(MIT)研究人員組成的多學科團隊使用了實用的無機材料，顯著提升了此前開發的一種人工模擬突觸的速度極限，并將設備的運行速度提高了100萬倍，比人腦中的突觸快了約100萬倍。
不僅如此，這種無機材料還使得電阻器非常節能。與早期版本的設備中使用的材料不同，新材料與硅制造技術兼容，從而使制造納米級設備成為可能，并為集成到深度學習應用中的商業計算硬件鋪平了道路。
圖片來源:麻省理工學院
可編程電阻是模擬深度學習的關鍵部件，就像晶體管是數字處理器的核心部件一樣。通過在復雜的層中重復可編程電阻器陣列，研究人員可以創建一個模擬人工“神經元”和“突觸”的網絡，并像數字神經網絡一樣執行計算。然后，可以訓練網絡來完成復雜的人工智能任務，如圖像識別和自然語言處理。
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