Искусственные нейронные сети (ANNs), способности к изучению выставки и могут выполнить задачи, которые являются трудными для обычных вычислительных систем, такими как распознавание образов, дистанционное обучение и классификация. Практическим внедрениям ANN в настоящее время препятствует отсутствие эффективных синапсов аппаратных средств; ключевой компонент, которого каждый ANN требует в больших количествах.
В исследовании, опубликованном по своей природе Коммуникации, исследовательская группа Саутгемптона экспериментально продемонстрировала ANN, который использовал синапсы мемристора, поддерживающие сложные правила изучения, чтобы выполнить обратимое приобретение знаний о шумных входных данных.Мемристоры – электрические детали, которые ограничивают или регулируют поток электрического тока в схеме и могут помнить сумму обвинения, которое текло через него, и сохраните данные, даже когда власть выключена.Победите автора доктора Алекса Серба от Электроники и Информатики в Саутгемптонском университете, сказал: «Если мы хотим построить искусственные системы, которые могут подражать мозгу в функции и власти, мы должны использовать сотни миллиардов, возможно даже триллионы искусственных синапсов, многие из которых должны быть в состоянии осуществить изучение правил различных степеней сложности.
Пока в настоящее время доступные электронные компоненты могут, конечно, быть соединены, чтобы создать такие синапсы, необходимую власть и оценки эффективности области будет чрезвычайно трудно встретить – если даже возможно во все-, не проектируя новые и сделанные на заказ ‘компоненты синапса’.«Мемристоры предлагают возможный маршрут к тому концу, поддерживая много фундаментальных функций изучения синапсов (хранение памяти, дистанционное обучение, в вычислительном отношении сильное внедрение правила изучения, структура с двумя терминалами) в чрезвычайно компактных объемах и по исключительно низким энергетическим затратам. Если искусственные мозги когда-либо собираются стать действительностью, поэтому, memristive синапсы должны иметь успех».
Действуя как синапсы в мозгу, металлически-окисное множество мемристора было способно к входным образцам изучения и переучивания безнадзорным способом в вероятностной сети «победителя берет все» (WTA). Это чрезвычайно полезно для предоставления возможности включенных процессоров малой мощности (необходимый для Интернета Вещей), который может обработать в режиме реального времени большие данные без любых предварительных знаний данных.Соавтор доктор Фемида Продромакис Ридер в Наноэлектронике и Товарищ EPSRC в Электронике и Информатике в Саутгемптонском университете, сказал: «Внедрению любой новой технологии, как правило, препятствует отсутствие практических демонстрантов, которые демонстрируют преимущества технологии в практическом применении. Наша работа устанавливает такое технологическое изменение парадигмы, доказывая, что наноразмерные мемристоры могут действительно использоваться, чтобы сформулировать в – silico нервные схемы для обработки больших данных в режиме реального времени; ключевая проблема современного общества.
«Мы показали, что такие платформы аппаратных средств могут независимо приспособиться к его среде без любого человеческого вмешательства и очень эластичны в обработке даже шумных данных в режиме реального времени достоверно. Этот новый тип аппаратных средств мог найти, что широкий диапазон применений в распространяющихся технологиях ощущения питал контроль в реальном времени в резкой или недоступной окружающей среде; очень желательная способность к предоставлению возможности Интернета Вещей видение».Эта междисциплинарная работа была поддержана CHIST-ЭРОЙ чистый проект премии и Научный совет Технических наук и Физики.
Это примирило инженеров от Nanoelectronics and Nanotechnology Group в Саутгемптонском университете с теоретическими программистами в Технологическом университете Граца, используя современные средства Центра Нанофальсификации Саутгемптона.Prodromakis Group в Саутгемптонском университете признана как ведущая в мире в этой области, сотрудничающей среди других с Леоном Чуой (шестидесятилетие, Посещающее Академический в Саутгемптонском университете), кто теоретически предсказал существование мемристоров в 1971.