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忆阻器是一种在电阻中存储信息的电子元件,与传统的图形处理单元相比,它可以将人工智能的能源需求减少约 90 倍。 2008 年,惠普公司的研究人员首次做出纳米忆阻器,掀起忆阻研究热潮。 近日,美国密歇根大学开发了世界首款具有可调弛豫时间的新型忆阻器,有助于推动人工神经网络更快更有效地处理与时间相关的信息。 该成果 5 月 20 日发表于国际顶级期刊《自然电子》杂志。 论文信息: Sangmin Yoo et
al, Efficient data processing using tunable entropy-stabilized oxide
memristors, Nature Electronics (2024). DOI: 10.1038/s41928-024-01169-1 原理 在这项研究中,忆阻器可以模仿生物神经网络的某些关键特性,类似于生物神经网络中神经元的弛豫过程。 在生物神经网络中,神经元接收到电信号并传递,但这依赖于信号在特定时间内达到一定阈值。如果信号没有及时达到这个阈值
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