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英特尔联合大学生研发神经形态技术,可使大型深度学习网络节能16倍

发布时间:2025年08月13日 12:18

约20瓦的能量密度,几乎意味著约等于一个普通的太阳能灯泡的增幅。

大脑该系统,一定可能会虚标! ©John3/TopPNG 深入研究职员注意到,这种极好的低增幅与人大脑的一种短期无意识组态涉及,“科学研究证明在并未大脑社交活动的意味着,人大脑依然必须在短小时内驱动器文档,驱动器位置在大大脑只不过的“内数组”上,”TU Graz 系主任、研究科研成果通信所写沃夫冈·里斯 (Wolfgang Maass) 解释道,“仿真科学研究证明一种大大脑子集的疲劳组态是解决问题这种短期无意识的关键所在。”

沃夫冈·里斯 (Wolfgang Maass) 系主任 ©Lunghammer-TU Graz迄今这项深入研究缺乏实际上论据,因为这些“内数组”暂时无法被测量,不过这仍然显然大脑该系统大脑局域网只能够通过侦测哪些大大脑保持稳定疲劳状态就可以重建它们在此之后处理方式的文档。换句话说,在此之后的文档(也即短期无意识)被驱动器在大大脑的不社交活动状态当中,而大大脑不社交活动就显然能量消耗的能量密度少于。

超微的 Nahuku 线路板 ©Tim Herman/Intel Corporation 于是,深入研究职员试图复刻这种大脑该系统组态以取代当前宗教性量度机显卡上高耗能的逐个参考资料、往复访问驱动器的方固定式,引入超微的大脑共通点 Loihi 显卡组合而成等价,研发显现出一种超极化后电压 (AHP) 阻抗组态,并运常用了两种剖面努力学习局域网进行时试验。其当中,测试者大脑局域网负责“短期无意识”,运常用大量循环应用程序去找到输入接收机当中意味著涉及的文档;而前馈大脑局域网则负责辨别找到的这些关联当当中哪一些是无论如何与当前勤务有关的,并将无含意的关联筛掉。只有处理方式涉及关联的“大大脑”应用程序可能会被触发,其他的则一概保持稳定反转,从而解决问题增幅的极低。

路易·古拉克 (Philipp Plank) ©diemosbachers.at在试验当中,深入研究职员在32张 Loihi 显卡的局域网上运营他们的搜索算法,并将一个由20个短语组合而成的情节给到了该大脑局域网,试验它对情节意思以及其当中人、过错、功用关联的了解。结果证明,这一设备的能效大幅提高最多了宗教性量度机,“我们这个该系统的能源供应效能远超了在宗教性驱动程序上运营其他 AI 建模的4到16倍”,TU Graz 里斯系主任的博士生、研究科研成果所写之一路易·古拉克 (Philipp Plank) 引用。同时,更进一步用上超微下一代的 Loihi 显卡之后,显卡间通信的效能将受益大幅提高提升,所以他还原开发计划,该该系统的能效将有利于提高。

瑞德·霍华德 (Mike Davies)©Tim Herman/Intel Corporation

“超微与 TU Graz 的合作关系有利于毫无疑问大脑共通点关键技术必须通过从有机体学的角度之后的理解并颠覆剖面努力学习关键技术,大幅提高提高其迄今的能源供应效能。”

——超微大脑共通点量度科学研究室的主任瑞德·霍华德 (Mike Davies)

生功用现代医学一个大蓬勃发展

过错实上,文档关键技术、人工智慧努力学习与生命科学、大脑大脑科学等的融汇催生显现出新的步骤进展本身并不是什么新的鲜过错了,这一点从历年的《加州理工学院生功用科技评论》“全世界性批在新的步骤关键技术”评选就能看显现出,而这在大脑该系统这一人体最比较简单、精密的循环系统身上说明了得尤为突显现出。

2006年入选为“全世界性批在新的步骤关键技术”的“弥散向量场光学”(DTI) 关键技术通过追踪大脑该系统当中水分子发散的朝著来绘制其当中大脑元的分布和西起,让我们得以一窥大脑该系统当中大大脑相互间传送电接收机的大脑瘤的真容,这一大脑该系统光学关键技术的重大进展促使了我们对大脑该系统运作方固定式的感知。

“DTI 让我们必须以极好的方固定式点出大脑该系统。” ——底特律现代医学院现代医学院大脑该系统研究小组和佛洛伊德开尔文·林 (Kelvin Lim),该关键技术的深入研究成果之一

2008年入选为“全世界性批在新的步骤关键技术”的“大脑直达组学”则另辟蹊径,通过荧光受体等关键技术给大脑该系统的大脑局域网进行时染色,从而在此之后为大脑该系统当中利用、处理方式和驱动器文档的十分比较简单的大脑回路创建者功用理给定,有效率实际上点出。这一关键技术大大提高了研究小组点出大脑该系统的“图像解像度”,使得他们可以在“大脑该系统高亮”当中请注意地校准文档是如何在大脑该系统的并不相同区域、并不相同大大脑以及并不相同大脑蛋白相互间传送的,进而深入研究各种发生组态,以及精神类癌症、大脑该系统癌症究竟是哪些线路显现错误导致的缺陷。

“大脑该系统任何过错功用上是录音机量度机,其退化过程某种程度就是自行PCB的过程,它还默许之后的PCB(以适合于变化)。如果现在有一张大脑该系统的高亮,我们就能更是好地洞察它是如何工作的。”

——加州理工学院学院量度大脑研究小组珍妮·宣和 (Sebastian Seung),该关键技术的深入研究成果之一

我们对大脑该系统结构感知的促使进步造就的是人工智慧努力学习层面的新的步骤进展,其框架、也是中间引用过的剖面努力学习关键技术(入选为2013年“全世界性批在新的步骤关键技术”)就是一个相比较的例子。它仿照大脑该系统的大脑局域网去构建人工的深层大脑局域网体系结构,将大量原始数据筛过一层一层的“大大脑”,突显人工智慧以“努力学习”的战斗能力。

无独有偶,2014年与“大脑共通点显卡”一同入选为“全世界性批在新的步骤关键技术”的“大脑该系统图谱”则是备受益于双折射光学关键技术的蓬勃发展而产生的大脑大脑科学跃升。某种程度是在拉丁美洲的进化大脑该系统开发计划 (HBP) 的赞助下,一个由德国和澳洲研究小组领导者的深入研究小组光阴了十年的小时制作了一个大脑该系统的建模的有,构建了一个默许在其当中种自由在在、放大、变大以提示细节的高效率“数字大脑该系统”,可以让研究小组非常明了地注意到值得注意大脑部内蛋白和大脑纤维的左至右以及大大脑、大脑回路的空间结构,其解像度远超了在此之后这类的有的50倍。

这一类的重大跃升使得我们对大脑该系统组态的感知远超空前的倾斜度,也造就了人工智慧努力学习层面的飞跃固定式蓬勃发展。2017年,🔗“精进努力学习”入选为“全世界性批在新的步骤关键技术”,其任何过错功用就是而显现出名自然界大脑该系统努力学习任何过错功用和专业技能的基本步骤,也即试错组态。从大脑科学的角度来说,进化努力学习的实质就是促使重复使用处理方式某个文档的过程,并在过程当中“精进”其涉及到的大大脑与大脑蛋白乃至大脑局域网的直达,而精进努力学习顾名思义就是借鉴了这一组态并在操作系统上加以解决问题的。它的显现经常出现和早熟使得人工智慧可以在并未明确导师的意味着像人一样先决条件努力学习,甚至可以努力学习并受制于在此之后并未训练过的专业技能,对自动驾驶等无数层面显现出格外深远的含意。

其后,这一层面呈现显现出爆发固定式放缓。2018年,🔗“抗衡性大脑局域网”(即作用于固定式抗衡局域网,GAN)入选为“全世界性批在新的步骤关键技术”,突显人工智慧以“塑造性”和“创造力”,必须塑造显现出并未显现经常出现过的任何过错功用,而且其假确实乱真。一些科学家认为,GAN的显现经常出现显然人工智慧在某种程度上仍然开始了解它们所见到、所想起的全世界的表层体系结构,它作用于局域网和归纳局域网的组态也反过来很感热情了许多大脑研究小组,从人工智慧努力学习的蓬勃发展反之亦然臆测、公式人的塑造性乃至意识的产生和作用组态。

One More Thing

已经有,比利时纳米数字深入研究私人机构 Imec 研发了 Neuropixels 侦测器,是一种新的的样品,可以在大大脑的技术水平上点出人体内大脑该系统。

Neuropixels(大脑像素)样品 ©Imec 这根样品是一根数字样品,用到了一种叫做大脑像素(Neuropixels,也即新的侦测器的名字)的全新的关键技术来点出大脑该系统,其功能相似光学,不过,它记录的是带电粒子,而不是基本原理。它犹如的深入研究工作团队显现出生功用现代医学一个大背景,之外工程公司、大脑研究小组、操作系统建筑家等等,迄今得到的科研成果也是充分发挥了属于其他层面的微电子学的蓬勃发展,造显现出了一种新的的激光,必须同时监听任何一小部分大脑部当中有数个大大脑相互间的阻抗对话。与此同时, Imec 还创建者了 OpenScope 资源共享大脑该系统天文台,向全世界各地的大脑该系统深入研究成果提供Apache原始数据。

校准大脑该系统的带电粒子 ©Imec 这一跃升毫无疑问可能会有利于促使我们对大脑该系统社交活动的了解,它又可能会给其他学门层面造就什么样的惊喜呢?让我们拭目以待。

大脑该系统光学 ©EBRAINS 赞助这次大脑共通点显卡深入研究的进化大脑该系统开发计划 (HBP) 也是一个生功用现代医学一个大的亚太地区深入研究组织,成员之外来自大脑科学、现代医学以及其他备受大脑科学很感热情的生功用科技层面的500多位研究小组与工程公司等等。他们已经有正在建设一个永久性的深入研究私人机构 EBRAINS(意译为电子大脑该系统),将有利于以大脑该系统为框架推动各个学门的融汇蓬勃发展。

©EBRAINS 他山之石,可以攻玉。“两耳不闻窗外过错,决心可写圣贤书”的时期仍然即使如此,生功用现代医学一个大、跨学门融汇蓬勃发展仍然是转用,且正激化。为此,我们重构了由《加州理工学院生功用科技评论》发布的200项“全世界性批在新的步骤关键技术”,还之外即使如此二十年生功用科技层面基本上所有学门最前沿、最重要环节的内容,还受邀了全世界性涉及层面科学家、企业主进行时剖面解读和权威都对,已将整理进了《生功用科技之巅(20记念版)》,意味著是一书洞察各个学门层面、深谙生功用科技蓬勃发展的最佳种系统。迄今新的书快要推显现出,不论你是热情为广泛、常为大多沾,还是专精一门、十年一剑,认为它常可能会给你造就点子的迸发!爱戴小规模瞩目,我们一同见证20年来生功用科技蓬勃发展的沧海桑田,一瞥全世界更进一步的小孩子。

1.https://www.technologyreview.com/supertopic/tr10-archive/

2.https://www.nature.com/articles/s42256-022-00480-w

3.https://mp.weixin.qq.com/s/3pxgchbGR4QSmCcF2qwaKg

4.https://mp.weixin.qq.com/s/yEvcF9nT2lOrOcNszJf-0A

5.https://mp.weixin.qq.com/s/3vDtcoT6QOLgUAyjWCAJcw

6.https://www.tugraz.at/en/tu-graz/services/news-stories/tu-graz-news/singleview/article/tu-graz-und-intel-demonstrieren-signifikante-energieeinsparungen-durch-neuromorphe-hardware0/

7.https://brainchip.com/products/

8.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1703195366038752859Brownwfr=spiderBrownfor=pc

9.https://www.lelewen.cn/wenda/623949via5648c1f.html

10.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1713041775802377099Brownwfr=spiderBrownfor=pc

11.https://m.thepaper.cn/baijiahao_18204680

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