Компания SK Hynix и Стэндфордский университет заявили о намерении объединить усилия в исследовании и разработке устройств на базе искусственных нейронных сетей. Основой таких устройств станут ферроэлектрические материалы. Для ускорения разработки к процессу также подключатся компании Lam Research Corporation и Versum Materials. Ожидается, что результатом сотрудничества станет так называемый нейроморфный процессор.
Компании объединились для разработки нейроморфного чипа
Нейроморфный чип представляет собой полупроводниковое устройство, имитирующее мысленные процессы, протекающие в человеческом мозге. В таких чипах особенно нуждается отрасль Big Data. В современном мире накапливаются гигантские объёмы неструктурированной информации, и обработка таких данных традиционными последовательными методами неэффективна. Нейроморфный процессор признаётся специалистами как наиболее эффективный инструмент для обработки неструктурированных данных. С помощью технологий искусственных нейронных сетей удастся повысить скорость вычислений, а также уменьшить потребляемую мощность систем.
Искусственная нейронная сеть
Основой новых чипов станут ферроэлектрики. Материалы этого класса способны спонтанно переходить в постоянное состояние положительной или отрицательной поляризации. При этом возможно осуществить переключение между этими состояниями поляризации путем приложения электрического поля соответствующей полярности. Поскольку материал способен сохранять свою поляризацию при отсутствии внешних полей, обеспечивается энергонезависимое запоминание.
Источник:
Десять математических прорывов в одном релизе: OpenAI представила возможности новой модели Astra
Samsung прогнозирует нехватку памяти вплоть до 2028 года
Snapdragon 8 Elite превосходит Apple A19 Pro и будущие чипы, но требует башенного кулера
Одиночная планка DDR5 в игровом ПК оказалась лучше связки из двух модулей DDR4
Нейробиологи обнаружили двойной механизм восприятия времени, распределенный по разным зонам мозга
Марсоход Curiosity запечатлел на Марсе 6-метровый останцовый «остров», сформированный миллионами лет эрозии
ИИ сократил ручную работу до 10 секунд: в PLOS опубликовали метод картирования миллионов синапсов
Intel научилась выпускать гигантские чипы: в 24 раза больше фотошаблона