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現在、より多くのデバイス検出実験が行われているため、これまで以上に複雑なニューラルコミュニティタイプを練習するために必要な時間、ハードワーク、および手段の合計が急増しています。これに対抗するための購入では、「アナログディープラーニング」として知られる新しい人工知能部門が増えています。それははるかに少ない活力消費でより迅速に処理すると主張しています。トランジスタが電子PCの重要な要素であるように、プログラム可能な抵抗器はアナログディープラーニングの基本的な構成要素です。科学者たちは、複雑な層でプログラム可能な抵抗器のアレイを一貫して繰り返すことにより、デジタルニューラルネットワークと同じ方法で計算を行うことができるアナログ合成「ニューロン」と「シナプス」のネットワークを構築しました。次に、このコミュニティは、画像認識や自然言語処理などの精巧なAIの責任を適用して教育を受ける可能性があります。
さまざまなMIT科学者の乗組員は、以前に作成した特定の種類の合成アナログシナプスのペースを上げることを目指しています。彼らは、製造方法で重要な無機化合物を利用して、以前の反復の前後で100万モーメントの速度ブーストを機器に与えました。これは、人間の脳のシナプスよりも約100万モーメント高速です。この無機部品は、抵抗器の並外れたエネルギー効率にも貢献します。新しい材料は、以前のユニットの反復で使用された材料とは異なり、シリコン製造技術に適しています。この変更により、ナノメートルスケールの製品を製造できるようになり、アプリケーションを深く理解するための商用コンピューティングコンポーネントへの組み込みへの扉が開かれる可能性があります。
2つの重要な理由から、アナログディープラーニングはより多くのデジタル版よりも迅速かつ非常に効率的です。主な要素は、計算がメモリ内で実行されることであり、大量のファクトがメモリからプロセッサに継続的に転送されたままになるのを防ぎます。アナログプロセッサも並列手順を実行します。プロトン性のプログラム可能な抵抗器は、MITの新しいアナログプロセッサ技術の主要コンポーネントです。この新しいプロセッサでは、プロトン抵抗器の電気伝導率を変えることで、アナログマシンの検出が可能です。理解は、シナプスの強化と弱化、ニューロン間の接続のために、人間の脳で行われます。ディープニューラルネットワークは、その始まりを考慮して、教育技術を利用してコミュニティの重みをスタイル設定および設計するというこのアナロジーを使用しています。
陽子の動きがコンダクタンスを支配します。このコンダクタンスを上げるために必要なプロトンは、電解質によって伝導されます。非常に短く、非常にエネルギー効率の高いプログラム可能なプロトン抵抗器を作成するために、スタッフは電解質のさまざまな製品を調査しました。本質的に二酸化ケイ素である無機リンケイ酸塩ガラス（PSG）は、最終的にスタッフによって利用されることが決定されました。これは、h2oの前提条件なしに、室温で固体プロトン伝導性を示すため、この用途に優れた信頼性の高い電解質です。 PSGには、プロトン拡散の経路として機能する表面を備えたナノメートルサイズの細孔がたくさんあるという理由だけで、高速のプロトン輸送が可能になります。
さらに、非常に印象的なパルス電場に耐えることができます。抵抗器は、陽子が材料に損傷を与えないという事実のために故障することなく何百万サイクルも生産的に稼働でき、最後のガジェットよりも100万モーメント速くなります。さらに、周囲温度で十分に機能するため、コンピューティングガジェットへの統合に適しています。
抵抗アレイの特性を見つけてスケールアップし、デバイスに組み込むことができるようにすることで、科学者はやがて大量生産のためのプログラム可能な抵抗器。彼らはまた、電解質への、および電解質からのプロトンの効果的な移動に必要な電圧を停止する障害物を根絶するための製品を研究する予定です。研究者たちは、長期的なイノベーションは彼らの研究に大きく依存すると考えています。彼らは事前の道が複雑になることを受け入れますが、潜在的な顧客についてはかなり楽観的です。 MIT-IBM Watson AI Labも、調査の資金提供に貢献しています。
このレポートは、主に調査論文’
Khushboo GuptaはMarktechPostのコンサルティングインターンです。彼女は現在、ゴアのインド技術革新研究所（IIT）からB.Techを追求しています。彼女は機械学習、純粋な言語処理、ネット改善の分野に情熱を注いでいます。彼女はいくつかの問題に参加することで、テクノロジー業界についてもっと学ぶことを楽しんでいます。
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