使用光敏电阻点亮人工神经网络

人工智能和机器学习硬件的研究重点是构建光子神经元和突触,并将它们结合起来以执行基本的神经类型过程。 人脑中的复杂处理方法,如树突计算和强化学习,更难直接在硬件中复现。

所谓的“硬件差距”可以通过开发“光敏电阻”来弥补,这是一种可以同时响应多个电子和光子信号的设备。 多种生物物理机制控制着哺乳动物神经元大脑的功能和突触。

可以使用硫族化物薄膜模拟哺乳动物思维的多因素计算。 该技术同时使用电脉冲和光脉冲,消耗的能量非常少。

来源和详细信息:

Using Optomemristors To Light Up Artificial Neural Networks

By lausm

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