指甲上的超级计算机,人工突触在新AI革命中 美国国家标准技术研究所(NIST)的研究人员宣布,他们已经建立了人造的突触,或者在术语中建立了一个可以以人脑的方式来学习和记录...
指甲上的超级计算机,人工突触在新AI革命中
美国国家标准技术研究所(NIST)的研究人员宣布 ,他们已经建立了人造的突触,或者在术语中建立了一个可以以人脑的方式来学习和记录“记忆”的超导切换,并且突破可以有一天能够创建神经脑,脑形或“大脑般的班级 ” ,以使您的班级成为您的能力,使您的班级成为您的范围。
就像它的生物等效物一样,在科学进步中描述的Nist人造突触可以说是拼图拼图中的最后一件科学家需要创建世界上第一个功能齐全的神经态计算机的作品 。被设想为一种新型的人工智能(AI)神经形态计算机可以提高计算机的看法和决策能力 ,并受益于从自动驾驶汽车到癌症研究的大量应用。他们还可以有一天能够创建好莱坞风格的“有情”机器人。
人造突触的工作方式
人类突触是两个脑细胞之间的连接或切换,NIST的人工突触是直径仅10微米的小型金属圆柱体,就像真实的事物一样 ,因为它可以处理可以自定义尖峰输出信号的传入的电气“尖峰”。简而言之,他们现在找到了一种方法来控制跨圆柱体或人工突触的电气尖峰的输入和输出强度,就像人脑相似的方式与我们自身的突触连接时相似的方式相同 。
团队说 ,通过使用“可以通过体验或环境来调整的灵活的内部设计”,以及越多的电气尖峰或“射击 ”就可以实现这种“尖峰管理”,这意味着有一天的神经形态芯片可以维持旧的电路 ,而且还可以维持旧的电路,还可以以同一方式创建新的动物。
怪异的东西。
尽管人造突触表明自己比真实事物更好,但在对人类的打击中,它们的速度要快得多 ,可以每秒发射十亿次,而我们自己的大脑的家禽每秒50次 。此外,他们又对人类的又一次打击 ,他们已经越过了魔术阈值,他们使用的是千分之一的能量,就像人类的突触一样多 ,这始终是世界各地的团队在数十年中一直在努力解决的巨大技术挑战之一 - 如何创建像计算机这样的强大大脑,这些计算机像能够处理相同量的能量与人类大脑相同的能量,这些信息与人的大脑相同 ,能够效果有效。基本上,您的大脑在两个AA电池上都在运行 - 这对您来说是能源效率。
用技术术语来说,尖峰能小于1 attojoule ,并且与将两个分子中的两个原子键合的化学能键相提并论 。
NIST物理学家Mike Schneider说:“ NIST突触的能量需求低于人类突触,我们不知道其他使用较少能量的人工突触。”
新的突触将用于由超导组件制成的神经形态计算机,该计算机可以不受阻力传输电力,从而使其成为地球上最能节能的计算平台。
数据将被传输 ,处理和存储在磁通量的单位中,而在模仿脑细胞和传输线的超导设备是由MIT等机构(例如MIT)的研究人员开发的,他们最近展示了自己的突破性 ,直到现在,到目前为止,有效的突触(一种至关重要的突触)已经缺少 。
大脑对于诸如上下文识别之类的任务特别有力 ,因为它可以按顺序和同时处理数据,并且在整个系统中都会将记忆存储在突触中,但是传统的计算机处理数据仅按顺序进行数据 ,并将存储器存储在单独的组件中,例如DRAM和存储,例如NeuroMorphic Chip ,而神经层芯片可以在我们自己的Soptu中使用,这可以使我们自有的Brains do。
NIST人造突触是Josephson Junction。这些连接是带有绝缘体的超导材料的三明治 。当流过连接点的电流超过称为临界电流的水平时,会产生电压尖峰。该突触使用标准的尼布族电极,但在硅基质中具有由锰簇制成的独特填充物 ,而纳米簇的纳米簇(每平方英尺约有20,000个)的作用,就像带有“旋转 ”的微型磁铁,可以随机或以协调的方式定向。
施耐德说:“这些是定制的约瑟夫森连接 ,我们可以控制指向相同方向的纳米群体的数量,这会影响交界处的超导性能。”
该突触处于超导状态,除非通过传入电流激活并开始产生电压尖峰 。研究人员在磁场中应用电流脉冲来增强磁性排序 ,即指向相同方向的纳米群落数量。这种磁效应逐渐降低了临界电流水平,从而更容易创建正常的导体并产生电压尖峰。
当所有纳米群体对齐时,临界电流是最低的 。该过程也是可逆的 ,在没有磁场的情况下施加脉冲以减少磁排序并升高临界电流。这种设计在其中不同的输入改变了自旋对齐和产生的输出信号,与大脑的工作方式相似。
突触行为也可以通过更改设备制造方式及其工作温度来调节 。通过使纳米群体较小,研究人员可以减少提高或降低设备的磁性所需的脉冲能量。例如 ,从负271.15度C(负456.07度F)稍微提高工作温度,例如269.15度C(减去452.47度F),例如,导致越来越高的电压尖峰。
至关重要的是 ,可以将突触堆叠在3D中,以制造可用于计算的较大系统,而NIST团队创建了一个电路模型来模拟该系统的工作原理 。
该论文说 ,NIST突触的小型,超快速尖峰信号,低能需求和3D堆叠功能的结合可以为更复杂的神经形态系统提供手段 ,而不是其他技术所证明的。
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