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麻省理工學院的芯片上的大腦可以使人工智能更加便攜

2020-06-10 15:14:44 編輯： 來源：
導讀 在過去的幾年里，我們在人工智能方面取得了相當大的進步，部分原因是由機器學習和神經網絡驅動的消費產品越來越受歡迎。 然而，我們仍然遠離有意識的Android的夢想或噩夢，因為AI，正如我們所知道的，它在很大程度上依賴于軟件，這些軟件必須運行在強大的硬件上，就像大櫥柜一樣大。 然而，麻省理工學院的工程師已經發明了一種新的設計，可以使人工大腦適合于更便攜的設備，或者在未來，結構與人類頭部的大小。 與

在過去的幾年里，我們在人工智能方面取得了相當大的進步，部分原因是由機器學習和神經網絡驅動的消費產品越來越受歡迎。 然而，我們仍然遠離有意識的Android的夢想或噩夢，因為AI，正如我們所知道的，它在很大程度上依賴于軟件，這些軟件必須運行在強大的硬件上，就像大櫥柜一樣大。 然而，麻省理工學院的工程師已經發明了一種新的設計，可以使人工大腦適合于更便攜的設備，或者在未來，結構與人類頭部的大小。

與有機大腦的比較不僅僅是一個隱喻，因為這個新的“芯片上的大腦”更接近于模仿我們自己的大腦工作方式。 它不簡單地使用只發送1（供電)和0(不供電）值的晶體管，而是使用模擬大腦突觸的記憶器或記憶晶體管來傳輸，更重要的是，記住，更廣泛的值范圍取決于通過它的電荷。

記憶體不是新的，但它們的問題一直是大小和功率效率的問題。 電流設計需要一個最小電壓將離子從記憶器的負極端傳輸到正端。 這反過來又需要一個相當大的通道，使整個芯片設計更大。 然后，挑戰是找到一種材料，可以讓離子通過一個薄而窄的傳導通道，但仍然保持自己在一起，以實際登記電荷。

這些麻省理工學院的工程師轉向冶金學，尋找一種能使負極與正銀電極以這種方式連接的金屬混合物。 他們想出的解決方案是一種銀和銅的合金，使他們能夠把成千上萬的這樣的記憶體塞進毫米方硅芯片中。

結果是非常有希望的，因為記憶器記住了它們接收到的初始電流，即使電壓是隨著時間的推移而調制的。 這實際上使芯片能夠記住圖像，例如，并且每次都不退化地復制完全相同的清晰圖像。 工程師們的目標是構建既可移植又能超越現有的基于軟件的人工突觸網絡的神經網絡硬件。


標簽： 芯片 人工智能
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