[ad_1]
Исследования уже давно стремились разработать компьютеры, которые работали бы так же энергоэффективно, как наш мозг.
В исследовании, проведенном учеными из Гетеборгского университета, впервые удалось объединить функцию памяти с функцией вычисления в одном компоненте.
Это открытие открывает путь для более эффективных технологий, от мобильных телефонов до беспилотных автомобилей.
В последние годы компьютеры смогли решать сложные когнитивные задачи, такие как распознавание языка и изображений или отображение сверхчеловеческих шахматных навыков, во многом благодаря искусственному интеллекту (ИИ).
В то же время человеческий мозг по-прежнему не имеет себе равных по своей способности выполнять задачи эффективно и энергоэффективно.
«Поиск новых способов выполнения вычислений, которые напоминают энергоэффективные процессы мозга, было основной целью исследований на протяжении десятилетий.
Когнитивные задачи, такие как распознавание изображений и голоса, требуют значительной мощности компьютера, а мобильные приложения, в частности, такие как мобильные телефоны, дроны и спутники, требуют энергоэффективных решений », – говорит Йохан Окерман, профессор прикладной спинтроники в Гетеборгском университете.
Важный прорыв
Работая с исследовательской группой в Университете Тохоко, Окерман провел исследование, которое сделало важный шаг вперед в достижении этой цели.
В исследовании, опубликованном в журнале Nature Materials, исследователям впервые удалось связать два основных инструмента для сложных вычислений: сети осцилляторов и мемристоры.
Окерман описывает осцилляторы как колебательные контуры, которые могут выполнять вычисления и которые сопоставимы с нервными клетками человека. Мемристоры – это программируемые резисторы, которые также могут выполнять вычисления и имеют встроенную память.
Это делает их сопоставимыми с ячейками памяти. Интеграция этих двух аспектов является крупным достижением исследователей.
«Это важный прорыв, потому что мы показываем, что можно комбинировать функцию памяти с функцией вычисления в одном компоненте.
Эти компоненты работают больше как энергоэффективные нейронные сети мозга, что позволяет им стать важными строительными блоками в будущем, более похожими на мозг компьютерами ».
Включает энергоэффективные технологии
По словам Йохана Окермана, это открытие позволит использовать более быстрые, простые в использовании и менее энергоемкие технологии во многих областях.
Он считает огромным преимуществом то, что исследовательская группа успешно произвела компоненты на чрезвычайно малой площади: сотни компонентов помещаются на площади, эквивалентной одной бактерии.
Это может иметь особое значение для небольших приложений, таких как мобильные телефоны.
«Более энергоэффективные расчеты могут привести к появлению новых функций в мобильных телефонах. Примером могут служить цифровые помощники, такие как Siri или Google.
Сегодня вся обработка данных выполняется серверами, поскольку вычисления требуют слишком много энергии для небольшого размера телефона. Если бы вместо этого вычисления можно было выполнять локально, на реальном телефоне, их можно было бы делать быстрее и проще без необходимости подключения к серверам ».
Он отмечает беспилотные автомобили и дроны как другие примеры того, где более энергоэффективные вычисления могут способствовать развитию.
«Чем с большей энергоэффективностью могут выполняться когнитивные вычисления, тем больше становится возможным приложений. Вот почему у нашего исследования действительно есть потенциал для продвижения в этой области ».
[ad_2]
Source