Новые мемристоры размером с атом улучшат производительность нейросетей

Во (избежание тoгo, чтoбы ИИ учился чeму-тo нoвoму, нужнo укрeплять стaрыe и сoздaвaть нoвыe отношения мeжду элементами нейросети. На текущем уровне развития технологий приумножать потенциал нейросетей становится все сложнее. Мемристор — сие элемент, способный менять сопротивление в зависимости от проходящего вследствие него заряда, благодаря чему он может показываться в качестве хранилища данных, что в очень упрощенном виде напоминает работу нейронов и синапсов головного мозга. Безусловно и само название элемента происходит от слияния двух слов: memory   и resistor. Объединение словам автора работы Ивана Санчеса Эскеда,
«Сейчас есть большой интерес к использованию новых типов материалов в целях мемристоров. Мы показали, что наши устройства могут хорошенько работать в сфере нейроморфных вычислительных приложений.»
На самом деле вердикт перевести мемристоры на субнанометровый уровень было продиктовано проблемой энергосбережения. Поступок в том, что массив микроскопических мемристоров оказался в 10000 один более энергоэффективен, чем любые имеющиеся аналоги. «Оказывается, в случае если вы начнете увеличивать количество параллельно работающих устройств — ваша милость получите значительный прирост в точности вычислений, сохранив близ этом тот же уровень энергопотребления.»
Сейчас сигнал ученых хочет применить новый вид «электронных синапсов» ради выполнения различных задач, включая распознавания образов и изображений. Равным образом в дальнейшем не исключается и их применение в сфере глубокого машинного обучения. Эту и кое-кто новости вы можете обсудить в нашем чате в Телеграм.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *