新西兰坎特伯雷大学成功开发出新型大脑类计算芯片解决全球温室气体排放问题 ,太平湖风景区,印度首都毒气室

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太平湖风景区,印度首都毒气室

新西兰坎特伯雷大学成功开发出新型大脑类计算芯片解决全球温室气体排放问题

11月7日,据国外媒体Tech Xplore报道,近日,新西兰坎特伯雷大学的西蒙·布朗教授带领一个团队成功开发出一种能够解决隐私问题和全球温室气体排放的大脑计算芯片。据研究论文称,芯片的信号与大脑神经元网络的信号非常相似,这不仅有利于新电脑的构建,还可以通过边缘计算大大减少谷歌、脸书等公司共享的数据量,从而降低电脑不断增加的能耗。

该论文于2019年11月1日发表在顶级学术期刊《科学进展(Science Advances)》上,标题为《自组织纳米网络中的雪崩和临界性(Avalanches and criticality in self-organized nanoscale networks)》。

同时,论文由博士生乔希·马林森(Josh Mallinson)、翔太·希拉伊(·希拉伊)、爱德华多·加利(Edoardo Galli)和博士后研究人员苏珊·阿查里亚(Susant Acharya)和索拉博斯(Saurabbose)共同撰写。

一、原子级组件构建,可模仿大脑信号传导

该芯片基于纳米粒子自组织,利用比人类头发薄10万倍的物理组织形成类似大脑的网络。

同时,这种芯片的成分是原子性的,极其微小,除了电子显微镜之外,用肉眼或常规显微镜都无法观察到。

研究表明,这种芯片确实可以模仿大脑的信号传输行为。这些信号将指令从一个神经元传递到另一个神经元。因此,复制它们是制造像计算芯片一样的大脑的重要一步。

“我们对芯片上的‘雪崩’或脉冲电压的级联复制在大脑中观察到的‘动作电位’的‘雪崩’水平感到惊讶。”布朗教授说。

其中,在电子物理现象中,“雪崩”是指电子从放电电极到集尘电极。由于碰撞电离,电子的数量将以“雪崩”的形式增加。

▲[原子交换和渗透网络示意图/h/]

二、进一步开发片上模式识别,研发新型AI功能

根据布朗教授的说法,这些芯片可能提供另一种人工智能。

通过理解潜在的物理过程,研究团队将设计这些芯片,并控制它们的行为,用于图像识别和其他工作。关键是这些芯片的片内处理和低功耗性能将实现尚未实现的新应用。

目前,片上芯片模式识别技术主要应用于智能手机、机器人、自主车辆和生物医学设备的视网膜扫描。

三、从伦理学考量研发,解决共享数据隐患

值得一提的是,布朗教授的研发团队也关注当前社会对人工智能相关问题的关注。

因此,他们将与社会科学家合作,并在进行研究时考虑伦理问题。

与此同时,由于这些芯片可以在手机上处理更多数据,这可能会解决脸谱网和谷歌等大公司对共享数据的担忧。

结语:类脑计算芯片仍有更多发展潜力与可能

自从类大脑计算技术兴起以来,类大脑计算机和类大脑计算芯片的研究和开发在学术界和工业界蓬勃发展。

其中,从2011年由IBM开发的第一款感知和认知的Truenorth芯片到今年清华大学为AGI(人工通用智能)领域开发的异构融合“天吉”芯片,类大脑计算芯片技术经历了不断的迭代和进化,实现了更高效的性能和更广泛的应用场景。

这一次,坎特伯雷大学研究团队开发的脑像计算芯片不仅可以解决隐私和社会伦理问题以及温室气体排放的环境问题,也为生产领域的脑像计算技术研究提供了新的思路和方向。

虽然目前的大脑类计算芯片仍处于研发阶段,尚未真正广泛应用于人体或计算机,但它为未来提供了极大的便利,值得进一步的想象和探索。

论文链接:https://advancers.sciencemag.org/content/5/11/eaaw8438·

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