Разработана физическая нейросеть с нанопроводами вместо нервных окончаний
Ученые из США и Австралии разработали рукотворную нейронную сеть, способную обучаться в режиме реального времени и запоминать информацию без использования внешней памяти.
Команда продемонстрировала, что их разработка решает сложные задачи. Исследователи создали на ее базе систему машинного зрения, способную распознавать черно-белые изображения рукописных цифр.
Проведенные тесты показали, что нейросеть на нанопроводах достигла точности в распознавании рукописных цифр на уровне 93,4%. Более того, она запомнила последовательность из восьми чисел без использования внешних хранилищ данных.
Эта технология приближает создание энергоэффективного машинного интеллекта, способного справляться с задачами, максимально приближенными к реальным условиям, уверены авторы исследования.
Ученые из США и Австралии разработали рукотворную нейронную сеть, способную обучаться в режиме реального времени и запоминать информацию без использования внешней памяти.
Команда продемонстрировала, что их разработка решает сложные задачи. Исследователи создали на ее базе систему машинного зрения, способную распознавать черно-белые изображения рукописных цифр.
Проведенные тесты показали, что нейросеть на нанопроводах достигла точности в распознавании рукописных цифр на уровне 93,4%. Более того, она запомнила последовательность из восьми чисел без использования внешних хранилищ данных.
Эта технология приближает создание энергоэффективного машинного интеллекта, способного справляться с задачами, максимально приближенными к реальным условиям, уверены авторы исследования.