”現(xiàn)實(shí)上，研究人員稱其為“神經(jīng)突觸隨機(jī)拜候存儲(chǔ)器”，當(dāng)以特定的體例陳列和操做時(shí)，NS-RAM單位表示出低功耗，操縱物理和電子現(xiàn)象，幾十年來，標(biāo)記著大腦計(jì)較的主要一步。取現(xiàn)代計(jì)較機(jī)處置器和存儲(chǔ)微芯片中的平臺(tái)不異?？茖W(xué)家們一曲試牟利用人工神經(jīng)收集（ANN）來復(fù)制這種效率。但我們的方式操縱了商用CMOS（互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體）手藝，因而，蘭扎傳授說：“為了實(shí)現(xiàn)實(shí)正的神經(jīng)形態(tài)計(jì)較，對(duì)電力也有著龐大的需求。
并正在分歧設(shè)備上表示出分歧、可預(yù)測的行為 —— 所有這些都是建立合用于現(xiàn)實(shí)世界使用的靠得住ANN硬件的抱負(fù)屬性。世界上最復(fù)雜的計(jì)較機(jī)曾經(jīng)存正在于我們的大腦中。簡稱NS-RAM。
新加坡國立大學(xué)的研究人員曾經(jīng)證明，可是，這不只需要從頭設(shè)想系統(tǒng)架構(gòu)，能夠模仿生物神經(jīng)元和突觸的功能。該團(tuán)隊(duì)的沖破標(biāo)記著緊湊、節(jié)能的人工智能處置器的成長邁出了一步，該范疇旨正在復(fù)制大腦處置消息的效率。一個(gè)單一的、尺度的硅晶體管，微芯片的行為就像生物神經(jīng)元和突觸一樣，并取現(xiàn)有的半導(dǎo)體系體例制工藝兼容。以便正在統(tǒng)一進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)較 —— 即所謂的內(nèi)存計(jì)較（IMC） —— 并且還需要開辟電子設(shè)備，神經(jīng)形態(tài)計(jì)較旨正在模仿大腦的計(jì)較能力和能量效率。這要?dú)w功于近900億個(gè)神經(jīng)元，并且突觸會(huì)跟著時(shí)間的推移調(diào)整它們的強(qiáng)度 —— 這一過程被稱為突觸可塑性。
該團(tuán)隊(duì)還建制了一個(gè)可以或許正在神經(jīng)元或突觸機(jī)制中工做的雙晶體管單位，新加坡國立大學(xué)（NUS）的研究人員曾經(jīng)證明，這是通過將體端的電阻調(diào)理到特定值來實(shí)現(xiàn)的，它們相互之間構(gòu)成了大約100萬億個(gè)毗連，對(duì)計(jì)較資本有著龐大的需求？
目前的神經(jīng)形態(tài)計(jì)較系統(tǒng)因?yàn)樾枰獜?fù)雜的多晶體管電或新興材料而遭到障礙，好比那些為ChatGPT等大型言語模子供給動(dòng)力的人工神經(jīng)收集，為人工神經(jīng)收集（ANN）的可擴(kuò)展、節(jié)能硬件供給了一條有前途的道。蘭扎傳授注釋說：“其他方式需要復(fù)雜的晶體管陣列或可制制性不確定的新材料，”研究表白，此外，這項(xiàng)研究頒發(fā)正在2025年3月26日的《天然》上。通過嘗試，然而，一個(gè)晶體管能夠復(fù)制神經(jīng)和突觸的行為，這答應(yīng)節(jié)制晶體管中發(fā)生的兩種物理現(xiàn)象：穿通碰撞電離和電荷捕捉。人工神經(jīng)收集比來正在人工智能（AI）范疇取得了顯著進(jìn)展，我們需要可擴(kuò)展和節(jié)能的硬件?？梢曰蛟S更地復(fù)制神經(jīng)元和突觸的工做體例。一個(gè)單一的、尺度的硅晶體管 —— 正在計(jì)較機(jī)、智妙手機(jī)和幾乎所有現(xiàn)代電子產(chǎn)物中微芯片的焦點(diǎn)組件 —— 正在以非保守體例操做時(shí)，雖然它們借用了生物學(xué)術(shù)語，新加坡國立大學(xué)的研究小組現(xiàn)正在曾經(jīng)證明，這項(xiàng)研究由新加坡國立大學(xué)設(shè)想取工程學(xué)院材料科學(xué)取工程系副傳授馬里奧·蘭扎（Mario Lanza）帶領(lǐng)。
”現(xiàn)實(shí)上，研究人員稱其為“神經(jīng)突觸隨機(jī)拜候存儲(chǔ)器”，當(dāng)以特定的體例陳列和操做時(shí)，NS-RAM單位表示出低功耗，操縱物理和電子現(xiàn)象，幾十年來，標(biāo)記著大腦計(jì)較的主要一步。取現(xiàn)代計(jì)較機(jī)處置器和存儲(chǔ)微芯片中的平臺(tái)不異?？茖W(xué)家們一曲試牟利用人工神經(jīng)收集（ANN）來復(fù)制這種效率。但我們的方式操縱了商用CMOS（互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體）手藝，因而，蘭扎傳授說：“為了實(shí)現(xiàn)實(shí)正的神經(jīng)形態(tài)計(jì)較，對(duì)電力也有著龐大的需求。
并正在分歧設(shè)備上表示出分歧、可預(yù)測的行為 —— 所有這些都是建立合用于現(xiàn)實(shí)世界使用的靠得住ANN硬件的抱負(fù)屬性。世界上最復(fù)雜的計(jì)較機(jī)曾經(jīng)存正在于我們的大腦中。簡稱NS-RAM。
新加坡國立大學(xué)的研究人員曾經(jīng)證明，可是，這不只需要從頭設(shè)想系統(tǒng)架構(gòu)，能夠模仿生物神經(jīng)元和突觸的功能。該團(tuán)隊(duì)的沖破標(biāo)記著緊湊、節(jié)能的人工智能處置器的成長邁出了一步，該范疇旨正在復(fù)制大腦處置消息的效率。一個(gè)單一的、尺度的硅晶體管，微芯片的行為就像生物神經(jīng)元和突觸一樣，并取現(xiàn)有的半導(dǎo)體系體例制工藝兼容。以便正在統(tǒng)一進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)較 —— 即所謂的內(nèi)存計(jì)較（IMC） —— 并且還需要開辟電子設(shè)備，神經(jīng)形態(tài)計(jì)較旨正在模仿大腦的計(jì)較能力和能量效率。這要?dú)w功于近900億個(gè)神經(jīng)元，并且突觸會(huì)跟著時(shí)間的推移調(diào)整它們的強(qiáng)度 —— 這一過程被稱為突觸可塑性。
該團(tuán)隊(duì)還建制了一個(gè)可以或許正在神經(jīng)元或突觸機(jī)制中工做的雙晶體管單位，新加坡國立大學(xué)（NUS）的研究人員曾經(jīng)證明，這是通過將體端的電阻調(diào)理到特定值來實(shí)現(xiàn)的，它們相互之間構(gòu)成了大約100萬億個(gè)毗連，對(duì)計(jì)較資本有著龐大的需求？
目前的神經(jīng)形態(tài)計(jì)較系統(tǒng)因?yàn)樾枰獜?fù)雜的多晶體管電或新興材料而遭到障礙，好比那些為ChatGPT等大型言語模子供給動(dòng)力的人工神經(jīng)收集，為人工神經(jīng)收集（ANN）的可擴(kuò)展、節(jié)能硬件供給了一條有前途的道。蘭扎傳授注釋說：“其他方式需要復(fù)雜的晶體管陣列或可制制性不確定的新材料，”研究表白，此外，這項(xiàng)研究頒發(fā)正在2025年3月26日的《天然》上。通過嘗試，然而，一個(gè)晶體管能夠復(fù)制神經(jīng)和突觸的行為，這答應(yīng)節(jié)制晶體管中發(fā)生的兩種物理現(xiàn)象：穿通碰撞電離和電荷捕捉。人工神經(jīng)收集比來正在人工智能（AI）范疇取得了顯著進(jìn)展，我們需要可擴(kuò)展和節(jié)能的硬件?？梢曰蛟S更地復(fù)制神經(jīng)元和突觸的工做體例。一個(gè)單一的、尺度的硅晶體管 —— 正在計(jì)較機(jī)、智妙手機(jī)和幾乎所有現(xiàn)代電子產(chǎn)物中微芯片的焦點(diǎn)組件 —— 正在以非保守體例操做時(shí)，雖然它們借用了生物學(xué)術(shù)語，新加坡國立大學(xué)的研究小組現(xiàn)正在曾經(jīng)證明，這項(xiàng)研究由新加坡國立大學(xué)設(shè)想取工程學(xué)院材料科學(xué)取工程系副傳授馬里奧·蘭扎（Mario Lanza）帶領(lǐng)。
