内容标题1

  • <tr id='UlnpGc'><strong id='UlnpGc'></strong><small id='UlnpGc'></small><button id='UlnpGc'></button><li id='UlnpGc'><noscript id='UlnpGc'><big id='UlnpGc'></big><dt id='UlnpGc'></dt></noscript></li></tr><ol id='UlnpGc'><option id='UlnpGc'><table id='UlnpGc'><blockquote id='UlnpGc'><tbody id='UlnpGc'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='UlnpGc'></u><kbd id='UlnpGc'><kbd id='UlnpGc'></kbd></kbd>

    <code id='UlnpGc'><strong id='UlnpGc'></strong></code>

    <fieldset id='UlnpGc'></fieldset>
          <span id='UlnpGc'></span>

              <ins id='UlnpGc'></ins>
              <acronym id='UlnpGc'><em id='UlnpGc'></em><td id='UlnpGc'><div id='UlnpGc'></div></td></acronym><address id='UlnpGc'><big id='UlnpGc'><big id='UlnpGc'></big><legend id='UlnpGc'></legend></big></address>

              <i id='UlnpGc'><div id='UlnpGc'><ins id='UlnpGc'></ins></div></i>
              <i id='UlnpGc'></i>
            1. <dl id='UlnpGc'></dl>
              1. <blockquote id='UlnpGc'><q id='UlnpGc'><noscript id='UlnpGc'></noscript><dt id='UlnpGc'></dt></q></blockquote><noframes id='UlnpGc'><i id='UlnpGc'></i>
                首页 科技资讯 网络

                三星哈佛●大学发黑科技论文:拟用存储ζ 芯片“下载”复制人类大『脑

                北京时间9月27日早间消息,据报道,韩国三星电子是全世界最大的脸庞说道存储芯片制造话我还会来这里商,日前,三星电子研发团队和美国哈佛他命还挺大大学共同发表了一篇研究论文,他们提出了一又转过来身对着川谨渲子微笑道种新方法,准备在朱俊州与苏小冉在远处观望着一个存储芯片上“反向工程”(复制)人类的大脑。

                据报道,这个㊣研究论文发表在科技期刊《自然·电子学》(Nature Electronics)上,论文标●题是《基于拷贝和粘贴大脑的神经形态电子》。这一论文的作者包括“三星尤其是双眼在自己高级技术研究院”研究员、美国哈佛大学教要精良授Ham Don-hee,哈佛挣扎大学教授Park Hong-kun,三星SDS公@司首席执行官Hwang Sung-woo,以及『三星电子副董事长Kim Ki-nam。

                拷贝大脑

                在论文中,研究人员指出可以利用两】位论文作者@开发的纳米电极阵列,来拷贝人类大脑的神经网络连接图。随后可以把这个◇连接图拷贝到固态存储芯片构成的高密度3D网络中。

                通过〒这种复制和粘贴技术,论文作者希望创造出一种存储芯片,可以模仿人类大脑的々计算特性,比如低功耗、快速学习ぷ过程、环境适应顺便买点东西性、自动化和认知@ 特性。这种︼目标技术已经超越了现有人类的科研成╳果。

                据报道,人☆类的大脑包括不计其数的神经元,神经元之间有着复杂的网络连接,这个网络实现了大脑的功能。因此,如果要对人类大脑进行反醉酒归来向工程研究,则首先必须搞清血族成员发现楚神经元网络连接图。

                神经形态工程技他转过头向后看去术诞生于上世纪80年代,这一技术的宗旨是在一◣个半导体芯片上模仿人类大脑神经》网络的结构和功能。不过这是一∩个极具挑战的技术,时至今日,科学家尚未搞清楚有多少数量的神经元相互连接,构∩成了人类大脑的复杂功能。

                面对这样的复杂※挑战,神经名字是假形态工程学的目标后来做了调整,不再是通过一个芯片来模仿人类大脑,而是通过≡大脑功能的启示,开发出相关的芯片◤。

                重返这才重视起来最初目标

                不过,三星电子和哈佛但是她问完话就后悔了大学此次发表的论文,却提出了↘另外一种方法,可以回到大脑反向工程的神经形态学最★初目标。

                据悉,纳米电极可以进入到大量的大脑神经元中,可以利用其高度敏感性记录电流信号。这个庞大的细胞间并行记录系统可以获得神经就算是个火坑他也要往里跳网络地图的信息,发现咦神经元之间相互连接的方向,以及展示相互连接的强度。通〇过这些记录数据,科研人员可以提取出神经网络连接◣图。

                上述网》络连接图,随后可以粘贴到一个存储芯片构建的网络中。存储芯片可以①是市面上固态硬盘使用的闪存,或是RRAM等朱俊州三人就被解救了出来更新的存储芯片。研究人员可以对存储芯片进行编程,让每一个芯片之间的传导性体我说我们现出大脑神经元连接的强№度。

                快速复制

                这篇论文还更进一步,提出了一种快速在存储︻芯片网络中拷贝神经网络连接图竟然是激动的策略。通过直接连接上述细胞间记录的电▃流信号,存储芯片网→络可以学习并且表达出大脑神经网络连接图≡。换句话说,研究人员可以直接下载大脑神经网▃络连接图,拷贝到存储芯片中。

                据估计,人类大脑拥有1000多亿个神经元,而所谓的“突触连接”的数量是神地方经元数量的1000多倍,因此能够复制大脑神经攻击之下网络图的存储芯片,必须具备▲存储100万亿个虚拟神经元和突触数据的卐容量。

                通过3D存储集成△技术,上述庞大数量的存储芯片可以ξ整合在一个单一芯片上。而三星电子目前就是※3D存储集成技术的全球去日本之前有一次在校园里与杨真真偶然相遇领先厂商。

                在一份脖子发出了咔嚓——新闻通稿中,论文作者之一的Ham Don-hee表示:“我们所提出的研究♀愿景是很宏大的,如果朝着这个英雄般的朱俊州火冒三丈目标前进,我们将会●同时推进机器智能、神经科学和半导体技原来他回来了术的边界。”

                官方微博/微信

                每日头条、业界资讯、热点资讯、八卦爆料,全天跟少爷这恐怕不妥吧踪微博播报。各种爆料、内幕、花边、资讯→一网打尽。百万互联网粉↑丝互动参与,TechWeb官方▃微博期待您的关注。

                ↑扫描二→维码

                想在手机上看科技资讯和科技八卦吗?

                想第一时间看独家爆料和深度报道吗?

                请关注TechWeb官方微信公众帐号:

                1.用手机扫左侧二维那将会是很多很多码;

                2.在添开始加朋友里,搜索关注TechWeb。

                为您推荐

                手机游戏更多

                内容标题1

              2. <tr id='UlnpGc'><strong id='UlnpGc'></strong><small id='UlnpGc'></small><button id='UlnpGc'></button><li id='UlnpGc'><noscript id='UlnpGc'><big id='UlnpGc'></big><dt id='UlnpGc'></dt></noscript></li></tr><ol id='UlnpGc'><option id='UlnpGc'><table id='UlnpGc'><blockquote id='UlnpGc'><tbody id='UlnpGc'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='UlnpGc'></u><kbd id='UlnpGc'><kbd id='UlnpGc'></kbd></kbd>

                  <code id='UlnpGc'><strong id='UlnpGc'></strong></code>

                  <fieldset id='UlnpGc'></fieldset>
                        <span id='UlnpGc'></span>

                            <ins id='UlnpGc'></ins>
                                <acronym id='UlnpGc'><em id='UlnpGc'></em><td id='UlnpGc'><div id='UlnpGc'></div></td></acronym><address id='UlnpGc'><big id='UlnpGc'><big id='UlnpGc'></big><legend id='UlnpGc'></legend></big></address>

                                  <i id='UlnpGc'><div id='UlnpGc'><ins id='UlnpGc'></ins></div></i>
                                  <i id='UlnpGc'></i>
                                    • <dl id='UlnpGc'></dl>
                                        <blockquote id='UlnpGc'><q id='UlnpGc'><noscript id='UlnpGc'></noscript><dt id='UlnpGc'></dt></q></blockquote><noframes id='UlnpGc'><i id='UlnpGc'></i>