Aktualizacja: 18.04.2017 23:25 Publikacja: 18.04.2017 19:08
Foto: Fotolia.com
Jednym z założeń było czerpanie inspiracji z funkcjonowania mózgu do projektowania inteligentnych maszyn. Ta zasada jest już znana w technologii informacyjnej do realizacji niektórych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów – np. algorytmy, których Facebook używa do identyfikowania zdjęć. Jednakże procedura ta zużywa dużo energii.
Vincent Garcia wraz z zespołem zrobił krok naprzód, tworząc bezpośrednio na chipie mechanizm zdolny do nauki. Elektroniczny nanokomponent składa się z cienkiej warstwy ferroelektrycznej, ułożonej pomiędzy dwiema elektrodami, a oporność może być dostrojona za pomocą impulsów napięcia podobnych do tych, które biegną w neuronach. Jeśli opór jest mały, połączenie synaptyczne będzie silne. Jeśli opór jest wysoki, połączenie będzie słabe. Ta zdolność do adaptacji umożliwia synapsie uczenie się.
W najnowszym odcinku podcastu „Rzecz w tym” Bogusław Chrabota rozmawia z prof. Pawłem Poszytkiem, ekspertem zajm...
DeepSeek, Alibaba i inni. Jak chińska rewolucja w AI wpłynie na przyszłość technologii, biznesu i globalnej rywa...
Rozpoczęła się 6. edycja konkursu Kod Innowacji, skierowanego do firm i start-upów. W tym roku nagrodzone zostan...
B-21 "Raider" Sił Powietrznych USA odbył w piątek swój pierwszy lot, przybliżając moment wprowadzenia do floty...
Naukowcy z japońskiego uniwersytetu wykorzystali sztuczną inteligencję do stworzenia systemu, który - jak twierd...
W debacie o rynku pracy nie można zapominać o człowieku. Ideałem dla większości pozostaje umowa o pracę, ale technologie i potrzeba elastyczności oferują nowe rozwiązania.
Masz aktywną subskrypcję?
Zaloguj się lub wypróbuj za darmo
wydanie testowe.
nie masz konta w serwisie? Dołącz do nas
