Un chip che funziona come un cervello umano consuma 16 volte meno energia

I ricercatori della Graz University of Technology e di Intel hanno dimostrato che i sistemi di calcolo neuromorfico

l'apparecchiatura ha un enorme potenziale per eseguire reti neurali profonde complesse DNN.

Secondo loro, l'hardware informatico neuromorfo può eseguire reti neurali profonde da 4 a 16 volte in modo più efficiente rispetto all'hardware convenzionale.

Durante l'esperimento, il team ha valutatoefficienza energetica di una grande rete neurale che funzionava su un chip informatico neuromorfico di Intel. Questo DNN è stato specificamente progettato per gestire un gran numero di sequenze numeriche e alfabetiche. 

I ricercatori hanno misurato comeil consumo energetico di un chip neuromorfo Intel e di un chip per computer standard quando si esegue lo stesso DNN, quindi confrontarne le prestazioni. I ricercatori hanno scoperto che se i modelli di neuroni nel computer assomigliavano ai neuroni nel cervello, questo aiuta a migliorare l'efficienza energetica.

Nella loro prossima ricerca, gli autori vogliono darela capacità delle apparecchiature neuromorfiche di sviluppare una memoria personale basata sulle sue esperienze passate. Proprio come fa una persona, usando l'esperienza individuale per prendere decisioni.

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