来源： 时间：2022-08-28 16:35:09
一组美国研究人员开发了一种 “人工突触”，它不像数字计算机那样处理信息，而是模仿人脑完成任务的方式。匹兹堡大学的团队说，这一发现可以带来节能的人工智能设备，这将彻底改变我们的生活。
“大脑的模拟性质和大规模的并行性部分是人类在复杂多样的数据集中的更高阶认知功能 (如语音识别或模式识别) 方面表现优于最强大的计算机的原因，” 电气与计算机工程助理教授冯雄博士解释说。
<iframe src = "https://www.dailymotion.com/embed/video/ k6wSfcWM4OKfynuejLT" width = "100%" height = "363"></iframe>一个名为 “神经形态计算” 的新兴领域专注于受人脑启发的计算硬件的设计。熊博士和他的团队在碳原子的二维蜂窝结构中建立了基于石墨烯的 “人工突触”。石墨烯的导电特性使研究人员可以微调其电导率。发表在《先进材料》杂志上的这项研究说，石墨烯突触与生物突触一样具有出色的能效。
在最近人工智能的复兴中，计算机可以以某些方式复制大脑，但是模仿一个模拟突触需要大约十二个数字设备。人脑拥有数百万亿的突触来传递信息，因此用数字设备构建大脑似乎是不可能的，或者至少是不可扩展的。熊实验室的方法为大规模人工神经网络的硬件实现提供了可能的途径。基于石墨烯的神经网络可用于灵活且可穿戴的电子设备中，以在 “互联网边缘” (诸如传感器之类的计算设备与物理世界接触的地方) 进行计算。
“通过增强可穿戴电子设备和传感器的基本智能水平，我们可以使用智能传感器跟踪我们的健康状况，提供预防性护理和及时诊断，监控植物生长并识别可能的有害生物问题，并规范和优化制造过程，” 熊博士解释说。
研究人员说，功能类似于模拟人脑的人工大脑的开发仍然需要许多突破。需要找到正确的配置来优化这些新的 “人工突触”。尽管面临挑战，熊博士说他对他们的前进方向感到乐观。“我们对这一进展感到兴奋，因为它有可能导致神经形态计算的节能硬件实现，目前在功率密集型GpU集群中进行，” 他指出。
相关推荐
猜你喜欢
