韓国先端技術大学院大学（KAIST）の研究者らは、脳にインスピレーションを得た研究成果を発表した。
科学者は1つに基づいてニューロンとシナプスを作成しました高度にスケーラブルなニューロモルフィック機器用のトランジスタ。彼らはまた、このモデルがテキストと顔の画像を認識できることを示しました。これに関する研究は、ジャーナルScienceAdvancesに掲載されました。
ニューロモルフィック機器は、上のモデルのように機能しますAIに基づいていますが、同時に人間の脳を模倣して、わずかな量のエネルギーを消費します。ニューロモルフィック機器には、特定の信号が統合されたときに電力を生成するニューロンと、人間の脳のように2つのニューロン間の接続を記憶するシナプスが必要です。しかし、デジタルまたはアナログ回路上に構築されたニューロンとシナプスは多くのスペースを占めるため、効率とハードウェアコストの面で制限があります。
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この問題を解決するために、研究このグループは、生物学的ニューロンとシナプスの動作を単一のトランジスタで模倣し、8インチのプレート上でそれらを組み合わせました。製造されたニューロモルフィックトランジスタは、大量生産されているメモリやロジック用のトランジスタと同じ構造です。
この作業により、コストを大幅に削減できますハードウェア、複雑なデジタルおよびアナログ回路に基づいていたニューロンとシナプスを単一のトランジスタに置き換えます。 「ニューロンとシナプスを単一のトランジスタで使用できることを初めて示しました」と研究者らは述べています。
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