3 мин. чтения
1/23/2024 11:25:03 AM

Реализация аппаратных систем искусственной нейронной сети, складывая их как структурные блоки «Нейрон-синапс-нейроны»

Article Preview Image (A) Схематическая схема биологической нейронной сети и (б) схема схемы искусственной нейронной сети, реализованной в аппаратном обеспечении с использованием искусственного нейроморфного устройства.(c) Экспериментальные результаты изменения в силе соединения между двумя нейронами в качестве изменений синаптического веса.Наблюдается, что степень стрельбы в нижнем нейроне уменьшается по мере уменьшения синаптического веса.Кредит: Корейский институт науки и техники (Kist)

С появлением новых отраслей, таких как искусственный интеллект, Интернет вещей и машинное обучение, ведущие компании в мире сосредоточены на разработке полупроводников искусственного интеллекта следующего поколения, которые могут обрабатывать огромные объемы данных, в то же время эффективно потребляя энергию.

Нейроморфные вычисления, вдохновленные человеческим мозгом, является одним из них.В результате устройства, которые имитируют биологические нейроны и синапсы, разрабатываются один за другим на основе новых материалов и структур, но исследование интеграции отдельных устройств в систему для проверки и оптимизации их все еще не хватает.

Для того, чтобы в будущем было необходимо интегрировать искусственное нейронное оборудование и синаптические устройства, необходимо снизить массовое производство и использование энергии, чтобы интегрировать искусственные нейроны и синаптические устройства, и необходимо снизить массовые затраты на производство и использование энергии путем изготовления устройств с теми же материалами и структурами.

Команда во главе с доктором Джуном Янгом Кваком из Центра нейроморфной инженерии в Корейском институте науки и технологии (KIST) внедрила интегрированную технологию элементов для искусственных нейроморфных устройств, которые могут соединять нейроны и синапсы, такие как «блоки Lego», чтобы построить крупные-Калевая искусственная нейронная сеть оборудования.Исследование опубликовано в журнале «Расширенные функциональные материалы».

Команда изготовила мемристорные устройства с вертикально ограбленным с использованием HBN, двухмерного материала, который выгоден для высокой интеграции и сверхнизкой реализации мощности, для демонстрации биологических нейронов и характеристик синапса.

Поскольку команда разработала искусственные нейроны и синаптические устройства с одним и тем же материалом и той же структурой, в отличие от обычных кремниевых CMOS на основе искусственных нейронных имитационных устройств на основе кремния со сложными структурами, использующими несколько устройств, устройства, разработанные командой.Проложить путь для разработки крупномасштабного оборудования искусственной нейронной сети.

Интегрируя и подключив разработанные устройства, команда также успешно внедрила структуру «нейрон-синапс-нейрона», основной блок единицы искусственной нейронной сети, в аппаратном обеспечении для демонстрации передачи информации на основе сигналов Spike, как и человеческий мозгработает.

Экспериментально подтвердив, что модуляция информации о сигнале Spike между двумя нейронами может быть скорректирована в соответствии с синаптическими весами искусственного синаптического устройства, исследователи показывают потенциал использования новых устройств на основе HBN для низкомолетных, крупномасштабных аппаратных систем ИИ.Полем

«Обобедные системы искусственной нейронной сети могут использоваться для эффективного обработки огромных объемов данных, полученных в реальных приложениях, таких как интеллектуальные города, здравоохранение, коммуникации следующего поколения, прогнозирование погоды и автономные транспортные средства»,-сказал доктор Кист Джун Янг КвакПолем

«Это поможет улучшить экологические проблемы, такие как выбросы углерода, путем значительного снижения потребления энергии, превышая ограничения масштабирования существующих кремниевых устройств на основе CMOS».

Больше информации: YOOYEON JO и др., Аппаратная реализация взаимосвязей сетевой подключения с использованием 2D HBN на основе искусственного нейрона и синаптических устройств, расширенных функциональных материалов (2023).Doi: 10.1002/adfm.202309058

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Исследователи разрабатывают энергоэффективный вероятностный компьютер путем объединения CMO со стохастическим наномагнетом

4/18/2024 · 3 мин. чтения

Исследователи разрабатывают энергоэффективный вероятностный компьютер путем объединения CMO со стохастическим наномагнетом

Taichi: крупномасштабный дифракционный гибридный фотонный ИИ чип

4/17/2024 · 3 мин. чтения

Taichi: крупномасштабный дифракционный гибридный фотонный ИИ чип