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可以学习的电子突触 走向人造大脑?

发布时间:2019-05-20 20:46 来源:未知 编辑:admin

  来自CNRS,Thales和波尔多大学,巴黎南部和埃夫里的研究人员创造了一种能够自主学习的人工突触。他们还能够对器件进行建模,这对于开发更复杂的电路至关重要。

  仿生学的目标之一是从大脑的功能中获取灵感,以设计越来越智能的机器。该原理已经在信息技术中起作用,以用于完成某些任务的算法的形式,例如图像识别; 例如,这就是Facebook用来识别照片的方式。但是,该程序消耗了大量的能量。文森特加西亚(Unitcopertede physique CNRS / Thales)和他的同事们在这个领域向前迈出了一步,直接在芯片上创造了一个能够学习的人工突触。他们还开发了一种物理模型来解释这种学习能力。这一发现为创建突触网络以及因此需要更少时间和精力的智能系统开辟了道路。

  我们大脑的学习过程与我们的突触有关,这些突触充当我们神经元之间的联系。刺激的突触越多,连接得到的加强和学习的改善就越多。研究人员从这种机制中汲取灵感,设计了一种称为忆阻器的人工突触。这种电子纳米组件由夹在两个电极之间的薄铁电层组成,其电阻可以使用类似于神经元中的电压脉冲来调节。如果电阻低,则突触连接将很强,如果电阻高,则连接将变弱。这种适应其抵抗力的能力使突触学习。

  虽然关注这些人工突触的研究是许多实验室关注的焦点,但这些装置的功能仍然很大程度上未知。研究人员首次成功地开发了一种能够预测其功能的物理模型。对过程的这种理解将使创建更复杂的系统成为可能,例如由这些忆阻器互连的一系列人工神经元。

  作为ULPEC H2020欧洲项目的一部分,该发现将用于使用创新相机进行实时形状识别:像素保持不活动状态,除非他们看到视角发生变化。数据处理过程将需要更少的能量,并且将花费更少的时间来检测所选对象。该研究涉及CNRS / Thales物理联合研究小组,法国国家科学研究院(波尔多/波尔多大学),阿肯色大学(美国),纳米科学和纳米技术中心( CNRS /UniversitParis-Sud),埃夫里大学和泰雷兹。

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