グラーツ工科大学とインテルの研究者は、ニューロモーフィック コンピューティングが
彼らによると、ニューロモルフィックコンピューティングハードウェアは、従来のハードウェアよりも4〜16倍効率的にディープニューラルネットワークを実行できます。
実験中にチームは次のことを評価しましたIntel のニューロモーフィック コンピューティング チップ上で実行される大規模なニューラル ネットワークのエネルギー効率。この DNN は、多数の数値およびアルファベットのシーケンスを処理するために特別に設計されました。
研究者はどのように測定した同じDNNを実行しているときのIntelニューロモルフィックチップと標準のコンピューターチップの消費電力を比較し、それらのパフォーマンスを比較しました。研究者たちは、コンピューターのニューロンモデルが脳のニューロンに似ている場合、これがエネルギー効率の改善に役立つことを発見しました。
彼らの次の研究では、著者はニューロモルフィック機器が過去の経験に基づいて個人的な記憶を発達させる能力。人と同じように、個人の経験を使って意思決定を行います。
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