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能夠?qū)W習(xí)的人工神經(jīng)突觸人造大腦或?qū)⒁獙?shí)現(xiàn)

日期:2018-05-24   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:法國研究人員日前成功開發(fā)出能自主學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)突觸,首次開發(fā)出能預(yù)測人工神經(jīng)突觸如何工作的物理模型,借助該模型,創(chuàng)建更復(fù)雜的系統(tǒng)成為了可能。 能夠?qū)W習(xí)的人工神經(jīng)突觸人造大腦或?qū)⒁獙?shí)現(xiàn)以VincentGarcia為首的法國科研人員,近日在人工神經(jīng)領(lǐng)域取……

法國研究人員日前成功開發(fā)出能自主學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)突觸,首次開發(fā)出能預(yù)測人工神經(jīng)突觸如何工作的物理模型,借助該模型,創(chuàng)建更復(fù)雜的系統(tǒng)成為了可能。

能夠?qū)W習(xí)的人工神經(jīng)突觸人造大腦或?qū)⒁獙?shí)現(xiàn)以VincentGarcia為首的法國科研人員,近日在人工神經(jīng)領(lǐng)域取得了突破:在芯片上直接創(chuàng)制出能夠?qū)W習(xí)的人工神經(jīng)突觸,即artificialsynapse,以及能夠解釋其學(xué)習(xí)能力的物理模型。該研究為創(chuàng)造人工神經(jīng)突觸網(wǎng)絡(luò),因而開發(fā)出更快速高效的人工智能系統(tǒng)打開了一扇大門。

研究成果在昨日發(fā)表于《NatureCommunications》。仿生學(xué)領(lǐng)域的一項(xiàng)重要目標(biāo),是模仿人腦從大腦的機(jī)能與運(yùn)轉(zhuǎn)方式獲取靈感,來設(shè)計(jì)更加智能的機(jī)器。這在信息學(xué)科應(yīng)用廣泛,用來處理成特定任務(wù)的算法,如圖像識別,就受到仿生學(xué)的啟發(fā)。但它們能耗巨大。

以VincentGarcia為首的法國科研人員,近日在該領(lǐng)域取得了突破:在芯片上直接創(chuàng)制出能夠?qū)W習(xí)的人工神經(jīng)突觸,以及能夠解釋其學(xué)習(xí)能力的物理模型。該研究為創(chuàng)造人工神經(jīng)突觸網(wǎng)絡(luò),因而開發(fā)出更快速高效的人工智能系統(tǒng)打開了一扇大門。

人腦的學(xué)習(xí)過程與神經(jīng)突觸緊密關(guān)聯(lián),后者起到連接神經(jīng)元的作用。被激活的神經(jīng)突觸越多,其連接就會受到強(qiáng)化,學(xué)習(xí)得到提升。研究人員從這項(xiàng)機(jī)制獲取靈感,工業(yè)機(jī)器人維修,來設(shè)計(jì)名為憶阻器(Memristor)的人工神經(jīng)突觸。該納米電子原件,由兩個(gè)電極,以及夾在它們之間的一層薄鐵電物質(zhì)(ferroelectriclayer)組成。后者的電阻,可用類似于神經(jīng)元電信號的電壓脈沖來調(diào)整。若電阻低,庫卡機(jī)器人,突觸聯(lián)系(synapticconnection)會很強(qiáng);若電阻高,突觸聯(lián)系會較弱。讓人工神經(jīng)突觸進(jìn)行學(xué)習(xí),完全是基于這項(xiàng)調(diào)整電阻的能力。

雖然,全世界有許多頂級實(shí)驗(yàn)室在研究人工神經(jīng)突觸,機(jī)器人維修,這些設(shè)備的工作原理在很大程度上仍是未知的。法國研究人員的主要貢獻(xiàn)在于:首次開發(fā)出能預(yù)測人工神經(jīng)突觸如何工作的物理模型。借助該模型,創(chuàng)建更復(fù)雜的系統(tǒng)成為了可能,比如一系列與這些憶阻器相互連結(jié)的人工神經(jīng)元。

作為歐盟ULPECH2020研究項(xiàng)目的一部分,該發(fā)現(xiàn)將會用于在新型攝像頭上進(jìn)行實(shí)時(shí)輪廓識別:除非觀察到視角變化,像素點(diǎn)會保持不活動狀態(tài)。該數(shù)據(jù)處理過程的能耗更低,并能更快地檢測選中的對象。參與該研究的學(xué)者來自于CNRS/Thales物理學(xué)聯(lián)合研究室,波爾多大學(xué)、巴黎第十一大學(xué)、埃夫里大學(xué)以及美國阿肯色大學(xué)。

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