
Dr. Joseph S. Friedman, a villamos- és számítástechnikai mérnöki tanszék docense, Texasi Egyetem, Dallas (UT Dallas) - Fotó: UT Dallas
Az EurekAlert! október 30-i jelentése szerint a Texasi Egyetem Dallasban (UT Dallas, USA) tudósai kifejlesztettek egy prototípus „agyszimuláló számítógépet”, amely kevesebb betanítással és energiával képes tanulni és mintákat előre jelezni, mint a hagyományos mesterséges intelligencia rendszerek.
Ez jelentős előrelépés a neuroinformatika területén – olyan technológiában, amelyet az emberi agy információfeldolgozási és -tárolási módja ihletett.
A Dr. Joseph S. Friedman vezette munkát a Nature Communications Engineering folyóiratban tették közzé, az Everspin Technologies és a Texas Instruments együttműködésével.
A memóriát és a feldolgozást különálló hagyományos számítógépekkel ellentétben a neuromorfikus számítógépek ezt a két funkciót egyetlen rendszerben egyesítik, így hatékonyabbak és energiatakarékosabbak.
Az eszköz azon az elven működik, hogy „az együtt dolgozó neuronok erősebben összekapcsolódnak”, szimulálva az emberi agy memóriaképződésének és tanulásának mechanizmusát.
A csapat főként a „mágneses alagút-kapcsolatok” (MTJ-k) – apró, elektromosan állítható alkatrészek, például szinapszisok – használatára összpontosít, amelyek lehetővé teszik a gép számára, hogy a mesterséges neuronok közötti kapcsolatok megváltoztatásával „tanuljon”, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberi agy alkalmazkodik tanulás közben.
A projekt ígéretes iránynak számít a jelenlegi energiaigényes mesterséges intelligencia modellek lecserélésére. A kutatást az Egyesült Államok Nemzeti Tudományos Alapítványa (NSF) és az Egyesült Államok Energiaügyi Minisztériuma finanszírozta, a kísérlet kiterjesztésére két év alatt összesen közel 500 000 USD költségvetéssel.
Forrás: https://tuoitre.vn/my-phat-trien-may-tinh-mo-phong-nao-nguoi-hoc-nhu-nguoi-that-it-ton-nang-luong-hon-ai-20251103085615027.htm






Hozzászólás (0)