Корейские инженеры разработали самообучающийся компьютерный чип, вдохновлённый структурой человеческого мозга

Группа исследователей из Корейского института передовых технологий (KAIST) разработала инновационный нейроморфный чип на основе мемристоров, обладающий способностью к самообучению и исправлению ошибок в режиме реального времени. Этот чип, который имитирует функции человеческого мозга, совмещает функции хранения и обработки данных, что делает его значительно более эффективным по сравнению с традиционными системами.

Технология обеспечивает локальную обработку информации, что способствует увеличению скорости, повышению безопасности и энергоэффективности AI-приложений в таких устройствах, как умные камеры и медицинская аппаратура.

Одной из ключевых особенностей является использование мемристоров — новых полупроводниковых устройств, чьи характеристики изменяемого сопротивления выполняют роль синапсов в нейронных сетях. Это позволяет одновременно обрабатывать и хранить данные, имИсследовательская группа из Корейского института передовых технологий (KAIST) представила новый нейроморфный чип на базе мемристоров, обладающий возможностями к самообучению и исправлению ошибок в реальном времени. Этот чип, который имитирует функции человеческого мозга, объединяет процессы хранения и обработки данных, что увеличивает его эффективность по сравнению с традиционными системами.

Данная технология позволяет осуществлять локальную обработку информации, что значительно улучшает скорость, безопасность и энергоэффективность AI-решений в различных устройствах, таких как интеллектуальные камеры и медицинская аппаратура.

Одной из главных особенностей этой разработки является мемристор — передовое полупроводниковое устройство, которое заменяет синапсы в нейронных сетях за счет переменного сопротивления. Это решение позволяет одновременно обрабатывать и сохранять данные, воспроизводя функционирование нейронов.

Созданный чип способен накопить опыт в распознавании движущихся объектов на видео, отделяя их от фона, с постоянно растущей эффективностью. В ходе экспериментов точность его работы приблизилась к идеальным компьютерным моделям при реальной обработке изображений.

Новая система справляется с недостатками традиционной компьютерной обработки сложных данных и обеспечивает возможность выполнения задач искусственного интеллекта на месте, без необходимости использования облачных серверов. Это ускоряет обработку информации, улучшает конфиденциальность и повышает энергоэффективность устройств. Разработка может быть интегрирована в системы видеонаблюдения, медицинские приборы и множество AI-устройств, включая роботов и автономные автомобили. Чип также подходит для использования в мобильной технике и IoT-устройствах.