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      量子材料表現(xiàn)出類腦“非局部”行為

      發(fā)布時間:2023-08-10 10:33:30  |  來源:科技日報  


      (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

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