Специалисты Саутгемптонского университета продемонстрировали первую нейронную сеть на мемристорах, подтвердив возможность использования этих перспективных элементов в системах искусственного интеллекта, построенных по аналогии с человеческим мозгом.
Нейронные сети подходят для решения задач, в которых традиционные вычислительные системы малоэффективны. Речь идет о распознавании, обучении и классификации. Практическая реализация нейронных сетей сталкивается с ограничением на количество синапсов из-за доступных сейчас аппаратных средств.
В Саутгемптонском университете экспериментально доказали возможность построения нейронных сетей на мемристорах. Напомним, сопротивление мемристора можно существенно изменять, пропуская через него ток. Изменение сопротивления эквивалентно переключению между единичным и нулевым состоянием, что и наделяет новый элемент свойством памяти. При этом энергия затрачивается только на переключение.
Высокая плотность новой памяти позволяет существенно увеличить количество синапсов при сохранении в приемлемых пределах размеров и потребляемой мощности системы.
Нейронные сети подходят для решения задач, в которых традиционные вычислительные системы малоэффективны. Речь идет о распознавании, обучении и классификации. Практическая реализация нейронных сетей сталкивается с ограничением на количество синапсов из-за доступных сейчас аппаратных средств.
В Саутгемптонском университете экспериментально доказали возможность построения нейронных сетей на мемристорах. Напомним, сопротивление мемристора можно существенно изменять, пропуская через него ток. Изменение сопротивления эквивалентно переключению между единичным и нулевым состоянием, что и наделяет новый элемент свойством памяти. При этом энергия затрачивается только на переключение.
Высокая плотность новой памяти позволяет существенно увеличить количество синапсов при сохранении в приемлемых пределах размеров и потребляемой мощности системы.
Комментариев нет :
Отправить комментарий
Какие новости для Вас актуальны ?