新闻

亚博技术专业购彩平台

菜单

突破量子材料推动生物启发的学习设备

UC圣地亚哥物理学家创造了新的纳米级“神经侦探”,模仿大脑功能

对奥列格·什皮科来说,大脑是终极装置。在某些任务中,人类大脑的表现可以超过强大的计算机,但需要一个灯泡的能量输出。举个例子,在进入某些网站之前需要进行网络安全测试——挑选公共汽车和街道标识的图片——以证明人类思维比机器人的处理机制更为敏捷。

加州大学圣地亚哥的几组物理学家现在已经开始了一步,在创造了模仿人类大脑中神经元进行的基本学习功能的新的人工装置。

图片

加州大学圣地亚哥分校的研究人员为高效神经形态计算提供了新的量子材料(q-meen-c),一个能源部支持的能源前沿研究中心,演示了如何量子材料切割被允许科学家创建新的边缘物质的技术,可用于开发能够“学习”功能状态之间切换的新设备。

“我们可以制造功能和与神经元相似的事实 - 但也许甚至可能比本质所产生的神经元更令人惊讶,”Shpyrko说。“有一整套任务,我们的大脑仍然优于传统的半导体方法来计算。我们使用这些脑灵感的方法来提出可以执行类似类型计算的设备。“

在他们努力推进生物启发的大脑或“神经形态”计算系统中,研究人员开发了一种由量子材料制成的装置,可以在功能上学习重复的刺激。将术语神经元和晶体管混合,这些设备被称为“神经侦听仪”。随着反复的练习输入,神经浪漫可以以与人类弄清楚如何骑自行车,学习新语言或踢钢琴的方式学习。随着额外的刺激,通过技能或任务加强,我们的大脑更多地学习。

研究人员已发布的详细信息他们的成就去年秋季在杂志中小的。开发这种脑类设备的关键挑战是首先开发人工神经元,该细胞在大脑和神经系统上发送和接收信息。创造像神经元的工作的神经频体需要控制称为挥发性和持续电阻切换的两种基本类型的量子材料的纳米级机制。

神经探剂允许研究人员控制这种切换过程,通过重复的刺激将门打开到神经元的学习,具有最小的能量要求。

“提高能源效率使这些神经频体接近大脑中神经元的功能,”Q-Meen-C总监UC San Diego物理教授Ivan Schuller说。

“重要的是,我们首次采用这种神经系统设备,这模拟了我们在神经元中找到的行为,我们可以培训它,”Shpyrko说。“通过反复刺激,神经侦听者的重新编程本身以比以前的运作方式的方式表现得非常不同,建立持续的导电途径。这是朝着神经形态计算的低功率方法的重要一步。“

已经证明了单个神经侦听器的设计,研究人员现在计划建立一个可以互相交谈的多个设备,最终升级到神经侦听网络。

Shpyrko说:“有时候,一群人一起思考比各个部分的总和更有力量,有点像头脑风暴。”“通过允许神经元相互交流,我们可以创造一种新现象,这种现象不能用单个设备来解释,而是由一系列设备组成的网络。”

的合著者小的纸包括:Anatoly Shabalin,Javier Del Valle,Nelson Hua,Mathew Cherukara,Martin Holt,Ivan Schuller和Oleg Shpyrko。

该研究是由美国能源部、基础能源科学办公室(DE-SC0019273)资助的量子材料高效神经结构计算(Q-MEEN-C)能源前沿研究中心(EFRC)的一部分。


媒体联系人

Mario Aguilera,858-822-5148,。(必须启用JavaScript以查看此电子邮件地址)

uc圣地亚哥的工作室十300提供广播和电视连线,以便媒体采访我们的教师,这可以通过。(必须启用JavaScript以查看此电子邮件地址)。访问相关问题和趋势新闻故事的UC San Diego教职员专家,访问2021欧洲杯亚博