ເຄືອຂ່າຍ neural ໃນແກ້ວ. ບໍ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການສະຫນອງພະລັງງານ, ຮັບຮູ້ຕົວເລກ

ພວກເຮົາທຸກຄົນຄຸ້ນເຄີຍກັບຄວາມສາມາດຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ໃນການຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນດ້ວຍມື. ພື້ນຖານຂອງເທກໂນໂລຍີນີ້ມີມາເປັນເວລາຫຼາຍປີແລ້ວ, ແຕ່ບໍ່ດົນມານີ້, ການກ້າວກະໂດດຂອງພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ແລະການປຸງແຕ່ງຂະຫນານໄດ້ເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ເປັນການແກ້ໄຂທີ່ມີປະໂຫຍດຫຼາຍ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການແກ້ໄຂການປະຕິບັດນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຢູ່ໃນຮູບແບບຂອງຄອມພິວເຕີດິຈິຕອນຊ້ໍາຊ້ອນການປ່ຽນແປງ bits, ຄືກັນກັບໂຄງການອື່ນໆ. ແຕ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນກໍລະນີທີ່ມີເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ພັດທະນາໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າຢູ່ໃນມະຫາວິທະຍາໄລ Wisconsin, MIT, ແລະ Columbia. ພວກເຂົາ ສ້າງກະດານແກ້ວທີ່ບໍ່ຕ້ອງການການສະຫນອງພະລັງງານຂອງຕົນເອງ, ແຕ່ຍັງສາມາດຮັບຮູ້ຕົວເລກທີ່ຂຽນດ້ວຍມື..

ແກ້ວນີ້ປະກອບດ້ວຍການລວມເອົາທີ່ຊັດເຈນ, ເຊັ່ນ: ຟອງອາກາດ, ຄວາມບໍ່ສະອາດຂອງ graphene ແລະວັດສະດຸອື່ນໆ. ເມື່ອແສງສະຫວ່າງຕົກໃສ່ແກ້ວ, ຮູບແບບຂອງຄື້ນທີ່ສັບສົນກໍ່ຖືກສ້າງຂື້ນ, ເຮັດໃຫ້ແສງສະຫວ່າງມີຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນຫຼາຍຂຶ້ນໃນຫນຶ່ງໃນສິບພື້ນທີ່. ແຕ່ລະພື້ນທີ່ເຫຼົ່ານີ້ກົງກັບຕົວເລກ. ຕົວຢ່າງ, ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນສອງຕົວຢ່າງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າແສງສະຫວ່າງເຄື່ອນທີ່ໃນເວລາທີ່ຮັບຮູ້ຕົວເລກ "ສອງ".

ດ້ວຍຊຸດຝຶກອົບຮົມຂອງ 5000 ຮູບພາບ, ເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ 79% ຂອງ 1000 ຮູບພາບທີ່ປ້ອນເຂົ້າ. ທີມງານເຊື່ອວ່າພວກເຂົາສາມາດປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບຖ້າພວກເຂົາສາມາດຜ່ານຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ເກີດຈາກຂະບວນການຜະລິດແກ້ວ. ພວກເຂົາເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການອອກແບບທີ່ຈໍາກັດຫຼາຍຂອງອຸປະກອນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ເຄື່ອງຕົ້ນແບບທີ່ເຮັດວຽກ. ຕໍ່ໄປ, ເຂົາເຈົ້າວາງແຜນທີ່ຈະສືບຕໍ່ສຶກສາວິທີການຕ່າງໆເພື່ອປັບປຸງຄຸນນະພາບການຮັບຮູ້, ໃນຂະນະທີ່ພະຍາຍາມບໍ່ເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີສັບສົນເກີນໄປເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຜະລິດ. ທີມງານຍັງມີແຜນທີ່ຈະສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural XNUMXD ໃນແກ້ວ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com