Attenzione: questa pagina è una traduzione automatica di questa pagina originariamente in lingua inglese. Si prega di notare in quanto le traduzioni sono generate da macchine, non tutte le traduzioni saranno perfetti. Questo sito web e le sue pagine web sono destinati ad essere letto in inglese. Ogni traduzione del sito e le sue pagine web possono essere imprecise e inesatte, in tutto o in parte. Questa traduzione è fornita per comodità.

I ricercatori si sviluppano velocemente, sinapsi artificiale a bassa energia per i sistemi avanzati di AI

da computazione ispirata da cervello è un candidato di promessa per le tecnologie di computazione di prossima generazione. Sistemi di intelligenza artificiale avanzati di prossima generazione (AI) di sviluppo che possono essere di ottimo rendimento, leggeri ed adattabili come il cervello umano ha attirato l'interesse significativo.

Tuttavia, imitare il neuroplasticity del cervello, che è la capacità di cambiare una connessione di rete neurale, nelle sinapsi artificiali tradizionali facendo uso di energia ultralow è estremamente provocatoria.„

Desmond Loke, assistente universitario, università tecnologica di Singapore e progettazione

Una sinapsi artificiale -- comprendendo uno spazio attraverso due neuroni per permettere i segnali elettrici passare e comunicare a vicenda -- può emulare il trattamento neurale efficiente di formazione della trasmissione e di memoria del segnale del cervello.

Per migliorare il rendimento energetico della sinapsi artificiale, il gruppo di ricerca di Loke ha introdotto per la prima volta un trattamento di montaggio dell'deposito-soltanto-metallo-elettrodo del nanoscale per sinapsi artificiale. Usando le unità memristive agermanio-antimonio-tellururo basato nanopillar solo deposito, il gruppo ha progettato un'unità sinaptica artificiale del fase-cambiamento che ha raggiunto un consumo di energia di diminuzione storica di 1,8 pJ per ad evento sinaptico basato a paia. Ciò è più piccolo di circa 82% confrontata alle sinapsi artificiali tradizionali.

“Gli esperimenti hanno dimostrato che la sinapsi artificiale basata sui materiali a cambiamento di fase potrebbe eseguire la facilitazione di paio-impulso/depressione, il potenziamento a lungo termine/depressione e la punta che cronometrano la plasticità dipendente con le energie ultralow. Crediamo che la nostra individuazione possa fornire un approccio di promessa per sviluppare le schiere artificiali della sinapsi del disgaggio più veloce e più grande la prestazione significativamente migliore nelle mansioni di AI.„ Loke detto.

Gli elettrodi tradizionali del radiatore costituiti dal trattamento depositato ed inciso possono causare/creano un grande grado di danno alle interfacce. Alternativamente, gli elettrodi del radiatore creati tramite un trattamento solo deposito in questo studio hanno potuto creare un più piccolo grado di danno all'interfaccia. Ciò può piombo un più robusto, ad interfaccia senza difetti con la resistenza di contatto sostanzialmente in diminuzione ed alle sue variazioni, conseguentemente con conseguente corrente di gestione in diminuzione.

Source:
Journal reference:

Go, S. X., et al. (2021) A fast, low-energy multi-state phase-change artificial synapse based on uniform partial-state transitions. APL Materials. doi.org/10.1063/5.0056656.