マサチューセッツ工科大学 (MIT) は、アナログ シナプスに基づく新しいハードウェアを開発しました。これは、人間の脳よりも XNUMX 万倍高速です。 新しいテクノロジーは、すべてのユーザーに優れた処理能力を提供しながら、さまざまな目的でディープラーニングに焦点を当てることを目指しています。
「ディープ アナログ学習のためのナノ秒プロトン プログラマブル レジスター」と呼ばれる MIT の研究 (ここであなたにリンクします) は、ディープ ラーニング用に設計された新しいアナログ シナプスに焦点を当てています。 前述のとおり、結果は正気ではありません。 ハードウェアには膨大な機能があり、AI により多くのコンピューティング能力を提供することに加えて、そのニーズに対して消費電力が少なくなります。
近未来の礎、ラピッドアナログシナプス
超高速で非常にエネルギー効率の高いプログラム可能な抵抗器を開発するために、科学者は電解質にまったく異なる材料を検討しました。 MIT のアナログ シナプスは無機リンケイ酸ガラスに基づいており、機械学習のサービスにおいて途方もない速度、低消費電力、前例のない容量を提供します。
の機能に触発されたスキームによる機械学習 脳 人間はあらゆる場所で成長しています。 MIT グループによるこの研究は、世界中で利用可能な多くの焦点の XNUMX つにすぎません。 アプリケーションはほぼ無限であり、科学コミュニティのサービスにより、今後数年間で多くの新しい発見が促進され、「スーパーコンピューター」の古い概念に革命が起こり、現在ではますます「スーパーインテリジェンス」になります.
独自のシナプスを備えているらしい
深層学習により、製品とサービスはますます反応と結果に焦点を当てるようになります。地球がどのように変化するかを理解するのに役立つ気候モデルから、現実に適用する前に仮想都市ソリューションをテストできるようにする「仮想ツイン」までです。
「このようなハードウェアを使用すると、他の誰も手に入れることができない前例のない複雑さでネットワークをトレーニングすることができ、その結果、それらすべてをはるかに凌駕します。 つまり、これは前の車ではなく、宇宙船です」と彼は言います。 ムラト・オネン、マサチューセッツ工科大学の主任およびポスドク著者。
世界がそれを試験運用し始めるのが待ちきれません。
