- 13,858
- 20
- 8 Ноя 2022
Как сделать устройство меньше, мощнее и заставить его думать на человеческом?
В последние годы компьютерный бум достиг небывалых масштабов. Наши технологические потребности продолжают расти и научное сообщество активно работает над улучшением вычислительных методов. Сейчас особое внимание привлекают две научные статьи группы учёных под руководством профессора Джин Энн Инкорвиа из Инженерной школы Кокрелл. Исследования предлагают усовершенствовать полупроводники и разработать компьютеры нового поколения, функционирующие по принципу человеческого мозга.
«Мы находимся на пороге эры нового класса компьютеров, и воссоздание процессов мышления нашего мозга становится грандиозным научным испытанием», — подчёркивает Инкорвиа. «При этом существующие сегодня вычислительные методики никуда уходят, поэтому важно продолжать инновационные преобразования устройств, которые обеспечивают работу привычных нам технологий».
Одно из исследований посвящено модернизации дизайна транзисторов. Опубликовано оно в Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся . Исследователи нашли способ соединить так называемые логические вентили — ключевые элементы, обрабатывающие цифровые сигналы внутри микросхем. Уникальность нового подхода заключается в возможности вентилей проводить как электроны, так и дыры, возникающие при движении электронов внутри атомов.
«Говоря о будущем вычислений, если получится использовать естественное поведение этих двумерных материалов и масштабировать их, мы сможем уменьшить количество транзисторов, необходимых в наших схемах, вдвое», — заявила Инкорвиа.
Нововведение способно увеличить эффективность и мощность компьютеров, так как теперь можно будет разместить больше транзисторов в одном месте. Размер самих устройств тоже получится уменьшить за счёт освободившегося пространства.
Другая работа, опубликованная в Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся , посвящена новому поколению компьютеров, способных «думать». Исследователи создали искусственные нейроны на основе магнитных материалов. Они хаотично откликаются на электрические импульсы, что помогает при обработке зашумленных данных.
Зашумленные данные — это информация, которая была искажена или «загрязнена» случайными изменениями.
«Поскольку само устройство непредсказуемо реагирует на входные данные, оно лучше справляется с зашумленной информацией», — объяснила Инкорвиа.
Искусственные нейроны превзошли другие нейронные сети по части интерпретации изображений, особенно при обработке размытых картинок.
Новые технологии могут найти применение в области периферийных вычислений (edge computing), а также в космической отрасли, где требуется устойчивость к радиации и эффективная работа с зашумленными данными.
В последние годы компьютерный бум достиг небывалых масштабов. Наши технологические потребности продолжают расти и научное сообщество активно работает над улучшением вычислительных методов. Сейчас особое внимание привлекают две научные статьи группы учёных под руководством профессора Джин Энн Инкорвиа из Инженерной школы Кокрелл. Исследования предлагают усовершенствовать полупроводники и разработать компьютеры нового поколения, функционирующие по принципу человеческого мозга.
«Мы находимся на пороге эры нового класса компьютеров, и воссоздание процессов мышления нашего мозга становится грандиозным научным испытанием», — подчёркивает Инкорвиа. «При этом существующие сегодня вычислительные методики никуда уходят, поэтому важно продолжать инновационные преобразования устройств, которые обеспечивают работу привычных нам технологий».
Одно из исследований посвящено модернизации дизайна транзисторов. Опубликовано оно в Для просмотра ссылки Войди
«Говоря о будущем вычислений, если получится использовать естественное поведение этих двумерных материалов и масштабировать их, мы сможем уменьшить количество транзисторов, необходимых в наших схемах, вдвое», — заявила Инкорвиа.
Нововведение способно увеличить эффективность и мощность компьютеров, так как теперь можно будет разместить больше транзисторов в одном месте. Размер самих устройств тоже получится уменьшить за счёт освободившегося пространства.
Другая работа, опубликованная в Для просмотра ссылки Войди
Зашумленные данные — это информация, которая была искажена или «загрязнена» случайными изменениями.
«Поскольку само устройство непредсказуемо реагирует на входные данные, оно лучше справляется с зашумленной информацией», — объяснила Инкорвиа.
Искусственные нейроны превзошли другие нейронные сети по части интерпретации изображений, особенно при обработке размытых картинок.
Новые технологии могут найти применение в области периферийных вычислений (edge computing), а также в космической отрасли, где требуется устойчивость к радиации и эффективная работа с зашумленными данными.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
