Екип от изследователи от Корейския институт за напреднали науки и технологии (KAIST) в Южна Корея е разработил интегриран базиран на мемристор чип, който имитира обработката на информация в мозъка. За това пише Interesting Engineering.

Екипът е разработил следващото поколение невроморфен чип, който представлява ултра малък полупроводник, който се учи и коригира грешките си сам.

Чипът вече е готов за използване в различни устройства, като смарт охранителни камери, които незабавно откриват подозрителна активност, без да разчитат на облачни сървъри, и медицински устройства, които анализират здравните данни в реално време.

Този самообучаващ се чип демонстрира възможностите си чрез постигане на точност, сравнима с идеалните компютърни симулации при обработка на изображения в реално време. Ключовото постижение в изследователския екип е създаването на система, която е не само надеждна, но и практична, надминавайки развитието на отделните мозъчни компоненти.

Централният елемент представлява полупроводниково устройство от ново поколение, наречено мемристор. Неговите свойства на променлива устойчивост имитират ролята на синапсите в невронните мрежи, позволявайки едновременно съхранение на данни и изчисления, подобно на това как функционират нашите мозъчни клетки.

Мемристорът прецизно контролира промените в съпротивлението, създавайки ефективна система, която елиминира необходимостта от сложна компенсация чрез самообучение. Това проучване е важно, защото показва търговския потенциал на невроморфната система от следващо поколение за обучение и изводи в реално време.

Базираните на мемристори платформи могат да осигурят компактни и енергийно ефективни периферни изчислителни системи с изкуствен интелект, благодарение на способността им да извършват паралелни изчисления в аналогови области. Въпреки това, системите, базирани на мемристорни масиви, са изправени пред предизвикателства при внедряването на AI-алгоритмите в реално време с обучение на устройството, поради проблеми с надеждността, лоша еднородност и проблеми с издръжливостта.

В момента технологията има за цел да трансформира начина, по който AI се интегрира в ежедневните устройства, позволявайки ИИ задачите да се обработват локално.