本文摘要：日本东北大学的研究人员第一次顺利地展示了基于磁矩电子学的人工智能的基本操作。最近,人工智能引发了更加多的注目。 人工智能可以仿真大脑的信息处理功能,较慢继续执行简单的任务,如图像识别和天气预测。当前用于的人工智能是基于半导体的集成电路技术的常规框架。 但是,这种人工智能缺少人类大脑的灵活性和较低功率特征。为了解决这个缺失,构建神经元的单个固态设备是很有意义的。

日本东北大学的研究人员第一次顺利地展示了基于磁矩电子学的人工智能的基本操作。最近,人工智能引发了更加多的注目。

人工智能可以仿真大脑的信息处理功能,较慢继续执行简单的任务,如图像识别和天气预测。当前用于的人工智能是基于半导体的集成电路技术的常规框架。

但是,这种人工智能缺少人类大脑的灵活性和较低功率特征。为了解决这个缺失,构建神经元的单个固态设备是很有意义的。

上图:“I”、“C”和“T”三种模式用关联存储器操作者实验的3×3块回应图片来源:ShunkukeFukami(日本东北大学)东京大学教授HideoOhno教授、SodaShigeo教授、YoshihikoHorio教授、FukamiShunsuke教授和助教HisanaoAkima教授联合研发了一个人工神经网络,该神经网络用于了他们最近研发的所含微尺度磁性材料的磁矩电子器件。他们所用于的磁矩电子装置需要以与常规磁性装置有所不同的仿真方式存储0和1之间的给定值,从而继续执行由大脑中的神经元获取的自学功能。

研发人员利用他们研发出有的人工神经网络检查了关联存储器操作者,这对于常规计算机来说是很难已完成的任务。通过多次试验,他们证实磁矩电子器件具备自学能力,研发出有的人工神经网络可以像人类的大脑一样将记忆模式跟他们的输出的噪声版本关联一起。这项研究将建构人工智能技术的新规范,有苛刻的尺寸标准,但同时有较慢处置能力和超强低功耗。这些特征让人工智能可以普遍应用于社会,例如图像/语音辨识、可穿着终端、传感器网络和护理机器人。

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