通过新的分子计算突破解锁人工智能的未来 - 科技日报

2024-09-17 17:13:09 英文原文

研究人员设计了创新分子,准备通过模仿人脑处理方法来改变计算。

分子技术的这一飞跃为人工智能平台铺平了道路,可大幅提高计算速度和效率。通过模拟类脑过程,这些新分子为各个领域的能源密集型应用提供了可扩展的解决方案,有望实现可持续和高性能计算的重大飞跃。

计算领域的革命性分子

利默里克大学的一个研究团队通过设计可以彻底改变计算的分子取得了重大发现。

UL 伯纳尔研究所的研究人员在实验室中发现了探测、控制和定制材料的新方法。最基本的分子尺度。

研究结果已用于一个由全球专家参与的国际项目,帮助创建一种全新类型的人工智能硬件平台,在计算速度和能源效率方面实现前所未有的提高。

该研究刚刚发表在世界领先的科学期刊《自然》上。

神经拟态计算的突破

由分子教授 Damien Thompson 领导的 UL 团队UL 建模和爱尔兰药物研究中心 SSPC 主任,与印度科学研究所 (IISc) 和德克萨斯州 A 的科学家进行国际合作

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摘要

研究人员设计了创新分子,准备通过模仿人脑处理方法来改变计算。该成果已用于一个由全球专家参与的国际项目,帮助创建全新类型的人工智能硬件平台,在计算速度和能源效率方面实现前所未有的提高。这创造了一种分子的旅行日记,可以像传统的硅基计算机一样进行写入和读取,但由于每个条目都比原子小,因此能源和空间经济性得到了极大改善。扩大神经形态技术的视野迄今为止,神经形态平台是一种受人脑启发的计算方法,仅适用于低精度操作,例如人工神经网络中的推理。IISc 项目负责人 Sreetosh Goswami 教授表示:通过精确控制大量可用的分子动力学状态,我们创建了最准确的 14 位、功能齐全的神经拟态加速器,该加速器集成到电路板上,可以处理信号处理、人工智能和机器学习人工神经网络、自动编码器和生成对抗网络等工作负载。