提速100万倍MIT发现用于人造模拟突触速度的新材料

据国外媒体报道，由麻省理工学院研究人员组成的多学科团队使用了实用的无机材料，显著提升了此前开发的一种人工模拟突触的速度极限，将该设备的运行速度提高了100万倍，比人脑中的突触快约100万倍。

不仅如此，这种无机材料还使得电阻器非常节能。与早期版本的设备中使用的材料不同，新材料与硅制造技术兼容，从而使制造纳米级设备成为可能，并可能为集成到深度学习应用中的商业计算硬件铺平道路。

可编程电阻是模拟深度学习的关键部件，就像晶体管是数字处理器的核心部件一样。通过在复杂的层中重复可编程电阻器阵列，研究人员可以创建模拟人工“神经元”和“突触”网络，像数字神经网络一样执行计算。然后，可以训练网络执行复杂的人工智能任务，如图像识别和自然语言处理。