- Сообщения
- 7.800
- Реакции
- 10.685
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Жидкостные мемристоры: к шагу к нейроморфным компьютерам будущего
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
представляет собой прорыв в области нейроморфных компьютеров, где впервые разработанные жидкостные мемристоры, имитирующие синапсы человеческого мозга, способны выполнять основные логические операции, необходимые для работы современных вычислительных систем. Эти устройства могут радикально снизить энергопотребление и ускорить процесс передачи данных между процессором и памятью, имитируя механизмы, благодаря которым биологические нейроны и синапсы одновременно обрабатывают и хранят информацию.Исследователи использовали жидкостные мемристоры, работающие на ионах вместо традиционных электронов, что позволяет имитировать мозговую активность более точно и эффективно с точки зрения энергопотребления. Эти устройства способны манипулировать различными типами ионов, что расширяет возможности для создания более сложных электронных схем.
Эксперименты показали, что соединение двух таких чипов позволяет формировать базовые логические элементы, необходимые для выполнения широкого спектра вычислительных операций. Это открывает путь к созданию нанофлюидных нейронных сетей, способных выполнять такие задачи, как распознавание изображений и матричные вычисления, что является ключевым аспектом для развития систем искусственного интеллекта.
Несмотря на то, что время переключения текущих устройств значительно выше, чем у их твердотельных аналогов, исследователи видят большой потенциал для улучшения их характеристик и масштабирования технологии. Ожидается, что в ближайшие 5-10 лет эта технология позволит создавать вычислительные системы, работающие на жидких электролитах, подобно живым организмам, и решать задачи сопоставимые по сложности с задачами, выполняемыми современными электронными компьютерами.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Нанотехнологии будущего: одномолекулярные транзисторы
В мире нанотехнологий, где миниатюризация транзисторов достигает своих пределов из-за квантовых эффектов, исследователи нашли способ обратить эти проблемы в своё преимущество.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Этот подход не только устраняет утечку электронов, свойственную традиционным транзисторам микромасштаба, но и открывает дверь к созданию более эффективных электронных устройств.Основываясь на молекуле порфирина цинка, которая связывается с графеновыми электродами, этот транзистор демонстрирует уникальное квантовое поведение. Электроны внутри молекулы взаимодействуют таким образом, что либо усиливают друг друга, либо создают разрушительные интерференции, практически исключая утечку тока при выключенном устройстве. Этот процесс достигается за счет детального проектирования молекулярной структуры, которая позволяет контролировать поток электронов и их волновые свойства.
Такой подход не только предлагает решение проблеме утечки тока в наноразмерных транзисторах, но и демонстрирует возможность использования квантовых эффектов для повышения производительности электронных компонентов. Однако, несмотря на значительные достижения, исследователи подчёркивают, что до внедрения этой технологии в массовое производство ещё далеко. В дальнейшем они планируют создать комплексные логические устройства на основе этих транзисторов, что потребует дополнительных исследований и разработок.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Революция в робототехнике: Spotот от Boston Dynamics теперь доступен для научных экспериментов
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Благодаря обучению с подкреплением, Spot значительно улучшил свои способности к передвижению, снизив частоту падений до одного раза на 50 км. Ранее Spot уже показывал высокие результаты в автономном перемещении, но его возможности были ограничены высокоуровневым управлением, не позволяя разработчикам и исследователям полностью исследовать его потенциал.Boston Dynamics анонсировала новую версию Spot с низкоуровневым API, расширяющим возможности управления и исследования. Это позволит сообществу робототехники более глубоко изучить и развить возможности Spot, в том числе ускорить его движение и эффективность выполнения задач. Для поддержки исследований компания также представила комплект Spot RL Researcher Kit, разработанный в сотрудничестве с Nvidia и Институтом искусственного интеллекта, который включает в себя специальное оборудование и средства моделирования.
Эти изменения показывают стремление Boston Dynamics не только к коммерческому успеху робота, но и к его использованию в научных и исследовательских целях. Открытие доступа к более детальному управлению Spot открывает новые перспективы для экспериментов в области робототехники и разработки новых технологий передвижения.
План поддержки Spot Care станет обязательной частью исследовательской версии, обеспечивая помощь в эксплуатации и поддержке роботов, которые могут подвергаться интенсивным испытаниям в процессе исследований. Это позволит исследователям более смело экспериментировать, исследуя пределы возможностей Spot.
Введение исследовательской версии Spot и комплекта RL Researcher Kit является важным шагом в развитии робототехники, предоставляя уникальные возможности для изучения и разработки передовых технологий в области искусственного интеллекта и машинного обучения в контексте реального мира.
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Имитируя мозг: беспроводные датчики нового поколения
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Эта система состоит из множества микроскопических кремниевых датчиков, каждый из которых действует как беспроводной узел, отправляя данные при обнаружении изменений, таких как температура или активность мозга. Эти датчики могут однажды стать основой для имплантируемых интерфейсов "мозг-машина", что открывает новые возможности для чтения и интерпретации мозговой активности.Каждый датчик передает информацию в виде радиочастотных импульсов, имитируя образ действия нейронов мозга. Это позволяет сети датчиков работать эффективно, минимизируя потребление энергии и оптимизируя передачу данных. Исследователи применили нейроморфные вычислительные методы, чтобы декодировать полученные данные в реальном времени, повышая точность и эффективность системы.
Эксперименты показали, что система может предсказывать движения руки примата с минимальной ошибкой, что демонстрирует ее потенциал для будущих медицинских и исследовательских применений. Такие импланты могут революционизировать область нейронауки и лечения неврологических заболеваний, предоставляя новые инструменты для мониторинга и вмешательства в мозговую активность.
По результат опроса в телеграм — вы выразили желание узнавать больше коротких и свежих новостей науки. Мы удовлетворяем ваш запрос и хотели бы получить обратную связь — Как вам такой формат?
Коротко или самый раз? Всё понятно? Или нехватает каких то подробностей?
Ну и все ваши замечания — обязательно пишите в комментариях!!!
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Эта статья была создана с использованием нескольких редакционных инструментов, включая искусственный интеллект, как часть процесса. Редакторы-люди проверяли этот контент перед публикацией.
Нажимай на изображение ниже, там ты найдешь все информационные ресурсы A&N
Пожалуйста Войдите или Зарегистрируйтесь чтобы видеть скрытые ссылки.
Последнее редактирование:
Дорого будет очень стоить )))
