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腦計算研究炫海娛樂城展示瞭如何使金屬模仿神經元

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即使數十年來計算能力得到了空前的發展,人腦仍然比現代計算技術具有許多優勢。與標準計算機芯片不同,我們的大腦在執行許多認知任務時非常高效,並且不會分離內存和計算。

在過去的十年中,出現了新的神經形態計算範式註冊送點數d,受大腦神經網絡啟發並基於節能硬件進行信息處理。

為了製造模仿大腦神經元和突觸中發生的現象的設備,研究人員需要克服一個基本的分子工程學挑戰:如何設計在傳入刺激觸發的不同電阻狀態之間表現出可控且節能的過渡的設備。

在最近的一項研究中,芝加哥大學普利茲克分子工程學院(PME)的科學家能夠預測此類設備的設計規則。

發表於11月10日 npj計算材料, 該研究預測了工程學的新方法和引發電子專業變革的方法發發網-娛樂城幾種過渡金屬氧化物的特性,它們可以用來形成神經形態計算架構的基礎。

普利茲克分子工程學院教授,化學教授,研究合著者朱利婭·加利(Giulia Galli)說:“我們使用量子力學計算來揭示轉變的機理,準確地指出了轉變在原子尺度上是如何發生的。” “我們進一步設計了一個模型來預測如何觸發過渡,與可用的測量結果顯示出很好的一致性。”台灣娛樂城

缺陷對電子性能的影響

研究人員研究了氧化物材料,這些材料表現出從導電的金屬到不允許電流通過的絕緣體,具有各種濃度的電子特性,這些化學性質會發生變化。缺陷可能是缺少原子或某些即時消息2019娛樂城推薦可以替代完美晶體中存在的原子的純度。

為了了解缺陷如何將材料的狀態從金屬變為絕緣體,作者使用了基於量子力學的方法,計算了不同缺陷濃度下的電子結構。

“很高興看到我們多年來開發的方法實現了。”

芝加哥大學博士後研究員,該論文的第一作者Shenli Zhang說:“了解這些缺陷的電荷之間的複雜相互依賴性,原子在材料中的重排方式以及自旋特性的變化方式對於控制並最終觸發所需的過渡至關重要。”紙。

“與傳統的半導體相比,我們研究的氧化物材料在兩種完全不同的狀態(從金屬到絕緣體)之間切換所需的能量要少得多,” Zhang繼續說道。 “這一功能使這些材料有望成為用於大規模神經形態結構的人工神經元或人工突觸的候選材料。”

由Zhang和Galli發表的這項研究是在由能源部資助,由加州大學聖地亞哥分校的Ivan Schuller教授領導的量子能效神經形態計算材料研究中心(QMEENC)中進行的。

舒勒說:“了解量子材料將為許多科學和技術問題提供關鍵解決方案,包括減少計算設備的能耗。” “鑑於量子材料的複雜性,愛迪生的反複試驗方法不再可行,需要定量理論。”

這樣的高級理論對計算要求很高,並且已經成為長期工作的目標。

“第一性原理計算在驅動神經形態計算的分子工程中起著關鍵作用。看到我們多年來開發的方法實現的結果令人興奮,”加利說。

參考:Zhang,S.,Galli,G。了解La1-xSrxCoO3-δ中金屬到絕緣體的轉變及其在神經形態計算中的應用。 npj計算。母校 2020; 6(170)。 doi:10.1038 / s41524-020-00437-w

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