近来,萨里大学的科学家在一项新研讨中,进行了人工神经网络中多模态晶体管 (MMT) 的概念验证演示。他们表明,这是将薄膜晶体管用作人工智能硬件和推进边际核算向前迈出的重要一步,有望削减电力需求并提高效率,而不是单单仅仅依靠核算机芯片。
依据丈量和模仿的晶体管数据,研讨人员发现,精心设计的多模态晶体管能够作为人工神经网络中的批改线性单元类型 (ReLU),完成与纯 ReLU 完成简直相同的分类精度。他们运用丈量和模仿的 MMT 数据来练习人工神经网络来辨认手写数字,并将结果与软件的内置 ReLU 进行比较。结果表明, MMT 器材在薄膜决议计划和分类电路中具有相当大的潜力。依照相同的办法,也可将其用于更杂乱的人工智能体系。
研讨作者Isin Pesch说:“咱们现在十分需求新的技能,来完成电子产品以低成本的方法进行大规模出产。然后,再将这些电子产品用于人工智能运用。咱们的研讨结果证明,薄膜晶体管在完成高处理才能和低资源运用方面发挥侧重大效果。”
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