Forscher des Korea Advanced Institute of Technology (KAIST) haben ein vom Gehirn inspiriertes Modell entwickelt
Wissenschaftler haben Neuronen und Synapsen basierend auf einem geschaffenTransistor für hochskalierbare neuromorphe Geräte. Sie zeigten auch, dass dieses Modell in der Lage ist, Text und Gesichtsbilder zu erkennen. Untersuchungen dazu erschienen in der Zeitschrift Science Advances.
Neuromorphe Geräte funktionieren wie ein Modell aufbasiert auf KI, verbraucht aber gleichzeitig wenig Energie und imitiert das menschliche Gehirn. Neuromorphe Geräte benötigen ein Neuron, das Strom erzeugt, wenn ein bestimmtes Signal integriert wird, und eine Synapse, die sich wie das menschliche Gehirn an die Verbindung zwischen zwei Neuronen erinnert. Da Neuronen und Synapsen, die auf digitalen oder analogen Schaltungen aufgebaut sind, jedoch viel Platz beanspruchen, sind die Effizienz und die Hardwarekosten begrenzt.
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Um dieses Problem zu lösen, recherchierenDie Gruppe ahmte das Verhalten biologischer Neuronen und Synapsen mit einem einzigen Transistor nach und kombinierte sie auf einer 8-Zoll-Platte. Hergestellte neuromorphe Transistoren haben die gleiche Struktur wie Transistoren für Speicher und Logik, die in Massenproduktion hergestellt werden.
Diese Arbeit kann die Kosten erheblich reduzierenHardware und ersetzte Neuronen und Synapsen, die auf komplexen digitalen und analogen Schaltkreisen basierten, durch einen einzigen Transistor. „Wir haben zum ersten Mal gezeigt, dass Neuronen und Synapsen mit einem einzigen Transistor genutzt werden können“, so die Forscher.
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