(資料圖片僅供參考)
據(jù)最新一期《納米快報》報道,美國加州大學(xué)圣迭戈分校領(lǐng)導(dǎo)的面向高能效神經(jīng)形態(tài)計算的量子材料(Q-MEEN-C)項目報告了最新研究成果:他們發(fā)現(xiàn)相鄰電極之間傳遞的電刺激也會影響非相鄰電極
,這被稱為非局部性
。這一成果是向開發(fā)出模仿大腦功能的神經(jīng)形態(tài)計算設(shè)備邁進的一個重要里程碑。
在相鄰電極之間傳遞的電刺激也會影響非相鄰電極
,這被稱為非局部性
。
圖片來源:馬里奧·羅哈斯/加州大學(xué)圣地亞哥分校
人們通常認為,計算機比人類更有效率
,可瞬間完成一個復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程式
。然而,人腦可快速
、準確地處理復(fù)雜的信息
,如只看一次臉就能識別是誰,或者立即知道山和海的區(qū)別
,而且?guī)缀醪恍枰芰枯斎?div id="m50uktp" class="box-center"> 。這些簡單的人類行為對計算機而言卻需要大量的處理和能量輸入,而且準確率也不能保證
。
創(chuàng)造出能量需求最低的類腦計算機將徹底改變現(xiàn)代生活的方方面面
。此前,Q-MEEN-C團隊在第一階段的研究中
,成功地找到了在量子材料中創(chuàng)造或模擬單一大腦元素(如神經(jīng)元或突觸)屬性的方法
。
此次,研究團隊在理解和模擬大腦功能方面又向前邁出了重要一步
。他們在包含多個設(shè)備的陣列上進行計算
,以模擬大腦中的多個神經(jīng)元和突觸。在進行這些測試時
,他們發(fā)現(xiàn)非局部性在理論上是可能的
,并在實驗室將模擬轉(zhuǎn)化為實際設(shè)備,進一步完善了該想法
。
傳統(tǒng)上
,要創(chuàng)建一個為筆記本電腦等設(shè)備供電的輸電網(wǎng)絡(luò)
,需要具有連續(xù)接點的復(fù)雜電路,這既低效又昂貴
。Q-MEEN-C的設(shè)計概念要簡單得多
,因為實驗中的非局部行為意味著電路中的所有導(dǎo)線不必相互連接。
到目前為止
,人類大腦能出色執(zhí)行的模式識別任務(wù)只能通過計算機軟件來模擬。像ChatGPT和Bard這樣的人工智能程序使用復(fù)雜的算法來模擬思考和寫作等基于大腦的活動,但如果沒有相應(yīng)先進的硬件支持,軟件將在某一時刻達到極限。研究團隊已證明在一種合成材料中復(fù)制非局部行為是可能的。下一步
,他們將找到改進硬件的方法,創(chuàng)造更高效的學(xué)習(xí)機器,這將為人工智能領(lǐng)域帶來一種新范式。關(guān)鍵詞:
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