Думает и запоминает при комнатной температуре: создан транзистор, похожий на наш мозг

Исследователи из Северо-Западного университета, Бостонского колледжа и Массачусетского технологического института в США работают над тем, чтобы компьютеры функционировали, как человеческий мозг. С этой целью они создали специальный транзистор, способный думать и запоминать, передает Interesting engineering.

Устройство работает при комнатной температуре, в отличие от других аналогов, которые способны функционировать только при очень низких температурах. Транзистор довольно шустрый, энергоэффективный и может запоминать информацию, даже когда не подключен к сети, что делает его идеальным для повседневного использования, поясняют исследователи.

По словам одного из руководителей исследования, в компьютере данные перемещаются между микропроцессором и памятью — туда и обратно, — на что требуется много энергии. А еще проблема в том, что чем больше задач пытается решить компьютер одновременно, тем сложнее ему становится, и процесс перемещения данных замедляется. Инженеры пытались избавиться от последней проблемы, размещая как можно больше транзисторов в рамках одной интегральной схемы. Однако проблема с энергопотреблением при этом оставалась нерешенной. Наоборот — потребление энергии только возрастало.

Ученые решили изменить архитектуру процессоров и использовали специальные узоры, называемые муаровыми. Чтобы сформировать такой узор, необходимо сложить сверхтонкие материалы вроде графена и гексагонального нитрида бора и скрутить их. Регулируя изгибы, можно придавать материалам различные электронные свойства. В итоге, и было создано специальное устройство, которое при комнатной температуре работает, как мозг. Исследователи утверждают, что конструкцию можно менять, переделывать, усложнять чуть ли не до бесконечности.

В итоге, они обучили полученный синаптический транзистор распознавать закономерности. Они начали с шаблона вроде 000, а затем попросили его идентифицировать похожие шаблоны, например, 111 или 101. Транзистор распознал эти закономерности, продемонстрировав форму обучения, называемую ассоциативным. Даже когда ему давали неполные шаблоны, он все равно работал хорошо.

Ученые заявили, что эта технология может помочь сделать ИИ более умным и адаптируемым, особенно в сложных ситуациях, таких как вождение в изменяющихся погодных условиях.

Ранее мы сообщали о том, что робот CyberRunner показал чудеса ловкости и даже пытался жульничать во время игры в "Лабиринт". Он смог перехитрить людей не в виртуальной, а в реальной игре.