人工智慧正變得越來越類似人腦。無論如何，這既是一種幻想，也是世界各地科學家所追求的研究途徑之一。
於是，4月底，史丹佛大學的研究人員與桑迪亞實驗室合作，對一個由九個「人工突觸」組成的網路進行了實驗，其性能超出了科學團隊的所有預期。發表於美國科學雜誌科學，就「速度、能源效率、再現性和永續性»。
https://twitter.com/Stanford/status/1121571593887600640
分析速度和節能
這些神經形態晶片能夠模仿人腦中神經元通訊的系統。與之前相比，到目前為止沒有什麼新內容麻省理工學院研究人員一年多前開發的原型。但這次的體驗有一個特殊之處，就是允許同時對晶片進行編程。
«了解這些設備如何在陣列中工作是至關重要的一步，因為它允許研究人員同時對多個人工突觸進行程式設計。»，我們可以在史丹佛大學網站上閱讀。
實際上，每個人工突觸類似於電池，其兩個端子之間的電流可以調節。在研究人員想像的矩陣中，一種通用斷路器使得同時調整所有突觸成為可能。速度顯著提高。與先前的版本相比，研究人員減少了每個設備中的電流。結果：網路更強大，同時消耗更少的能源。
同時編程 1,024 個突觸
這項科學進步的創新面還不止於此。該實驗最初設計為將 3 個突觸編程為 3 個，但由於其出色的性能，研究人員還測試了開關係統超過 100 萬次，沒有發現絲毫的退化。
«事實證明，如果處理得當，聚合物設備可以像傳統矽設備一樣耐用。這或許是最令人驚訝的»，這篇文章的主要作者之一、實驗室主任阿爾貝托·薩萊奧 (Alberto Salleo) 興奮不已。 “對我來說，這改變了我們對聚合物設備及其可靠性的看法，也改變了我們如何使用它們“，他繼續說道。
這種效率開啟了一個仍然很少被探索的可能性領域。研究人員也認為，簡單的智慧型手機電池或小型無人機就足以運作這些人工神經網路。
«如果我們有一個像我們介紹的那樣能夠以能源效率和速度進行學習的儲存系統，我們可以將其插入智慧型手機或筆記型電腦中這篇論文的合著者、阿爾貝托·薩萊奧實驗室的研究生斯科特·基恩說，阿爾貝托·薩萊奧本人是史丹佛大學材料科學與工程教授，也是這篇論文的主要作者。 “這將使我們能夠形成自己的網路並在自己的設備上本地解決問題，而無需依賴資料傳輸。»
意識到這一重大發現後，美國研究人員團隊相信這些小型晶片可以與大型機器的功率相媲美。
“僅僅停留在表面”
但是，這只是開始。這項新技術仍必須通過一系列測試。研究人員計劃研究它的學習系統，測試它的耐熱性，甚至它與電子設備的整合。
«我們希望其他人能夠研究這種設備，因為沒有多少人關注這種類型的架構，但我們認為它非常有前途»，簽署該文章的科學家之一阿曼塔斯·梅利亞納斯評論道。 “提高創造力還有很多工作要做。我們幾乎沒有觸及表面。»
來源:史丹佛大學
