Forskere ved Korea Advanced Institute of Technology (KAIST) har produceret en hjerne-inspireret
Forskere har skabt neuroner og synapser baseret på entransistor til meget skalerbart neuromorf udstyr. De viste også, at denne model er i stand til at genkende tekst og ansigtsbilleder. Forskning om dette optrådte i tidsskriftet Science Advances.
Neuromorf udstyr fungerer som en model påbaseret på AI, men forbruger samtidig en sparsom mængde energi, der efterligner den menneskelige hjerne. Neuromorf udstyr kræver en neuron, der genererer strøm, når et specifikt signal er integreret, og en synaps, der husker forbindelsen mellem to neuroner, ligesom den menneskelige hjerne. Men da neuroner og synapser bygget på digitale eller analoge kredsløb fylder meget, har det en begrænsning i effektivitet og en begrænsning med hensyn til hardwareomkostninger.
Forskere opdager en halv milliard synapser i et lille stykke musehjerne
For at løse dette problem, forskningGruppen efterlignede biologiske neurons adfærd og synapser med en enkelt transistor og kombinerede dem på en 8-tommer plade. Fremstillede neuromorfe transistorer har samme struktur som transistorer til hukommelse og logik, som masseproduceres.
Dette arbejde kan reducere omkostningerne betydeligthardware, der erstatter neuroner og synapser, der var baseret på komplekse digitale og analoge kredsløb, med en enkelt transistor. "Vi har vist for første gang, at neuroner og synapser kan bruges med en enkelt transistor," bemærkede forskerne.
Læs mere
Bremsningen af Jordens rotation forårsagede frigivelse af ilt på planeten
Ny partikel opdaget på Large Hadron Collider
Forskere har fundet det ældste eksempel på anvendt geometri