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KAIST发明超小型神经形态芯片 可自主学习并纠正错误

盖世汽车 刘丽婷 2025-02-05 17:56:00
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盖世汽车讯 现有的计算机系统具有独立的数据处理和存储设备,因此无法高效处理AI等复杂数据。据外媒报道,韩国科学技术研究院(KAIST)的一个研究团队开发出基于忆阻器的集成系统,其处理方式与人类大脑处理信息的方式类似。该系统现已准备好应用于各种设备,包括智能安全摄像头(能够立即识别可疑活动,而无需依赖远程云服务器),以及医疗设备(可以帮助实时分析健康数据)。

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图片来源:KAIST

电气工程学院Shinhyun Choi教授和Young-Gyu Yoon教授的联合研究团队开发出下一代基于神经形态半导体的超小型计算芯片,该芯片可以自行学习和纠正错误。相关研究论文发表在期刊《Nature Electronics》。

这款计算芯片的特别之处在于,它可以学习和纠正由于现有神经形态设备难以解决的非理想特性而发生的错误。例如,在处理视频流时,芯片会学习自动将移动物体与背景分开,并且随着时间的推移,它会越来越擅长这项任务。

这种自学习能力已通过在实时图像处理中实现与理想的计算机模拟相当的精度得到了证明。研究团队的主要成就是,它已经完成了一个既可靠又实用的系统,超越了类似大脑的组件的开发。

这项创新的核心是一种名为忆阻器的下一代半导体器件。该器件的可变电阻特性可以取代神经网络中突触的作用,利用该忆阻器可以同时进行数据存储和计算,就像人类的脑细胞一样。

该忆阻器可以精确控制电阻变化,并通过自学习开发出一种高效的系统,无需复杂的补偿过程。这项研究的意义在于,它通过实验验证了支持实时学习和推理的下一代神经形态半导体集成系统的商业化可能性。

这项技术将彻底改变人工智能在日常设备中的使用方式,使人工智能任务可以在本地处理,而无需依赖远程云服务器,从而使其速度更快、更能保护隐私、更节能。

“该系统就像一个智能工作空间,一切都触手可及,无需在办公桌和文件柜之间来回走动,”领导这项技术开发的韩国科学技术研究院研究员Hakcheon Jeong和Seungjae Han解释道。“这类似于我们大脑处理信息的方式,所有东西都在一个地方高效地处理。”

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