Novedosos recuerdos para superar el ‘olvido destructivo’ de AI

El problema del “olvido destructivo” ocurre cuando la red de nervios profundos está capacitado para un nuevo trabajo. La razón de esto es que una nueva corrección solo exagera la anterior. El cerebro no tiene este problema porque aparentemente puede ajustar el grado de cambio sináptico. Los expertos también están hablando de una “metaplasticidad” frecuente. Sospechan que a través de estos diferentes grados de plásticos, nuestro cerebro puede aprender un nuevo trabajo sin olvidar el material antiguo. El nuevo monumento cumple algo como esto.

“Sus características únicas permiten el uso de varios métodos de conmutación para controlar los modelos del memorador de tal manera que la información almacenada no se pierde”, dice Elia Walv del Instituto Petra Grunberg (PGI-7) en los forzados.

Candidato ideal para dispositivos neurofectados

Los chips de computadora modernos están creciendo rápidamente. Su desarrollo puede ser promovido por monumentos, derivados de un término Memoria Y Resistente. Estos ingredientes son principalmente resistentes a la memoria: su resistencia de potencia depende del voltaje y, a diferencia de los elementos de conmutación tradicionales, su resistencia aún queda después de que el voltaje está apagado. La razón de esto es que los monumentos pueden hacer cambios estructurales, por ejemplo, debido a la acumulación de nuclear en el electrodo.

Elias Walv dice: “Habilitado para aprender los elementos de la memoria, los componentes informáticos neurofectados se consideran un candidato ideal para el modelado en el cerebro”.

A pesar del progreso y los esfuerzos considerables, el comercial de los componentes está creciendo lentamente de lo esperado. Esto se debe especialmente a la tasa de falla a menudo en la producción y a la corta edad del producto. Además, son la sensibilidad sensible a la producción de calor o los efectos mecánicos, lo que puede causar un mal funcionamiento frecuente durante la operación. “Por lo tanto, la investigación básica es esencial para controlar mejor el proceso de Nanoskal”, dice Walv, quien ha estado trabajando en este campo de los monumentos durante muchos años. “Necesitamos nuevos materiales y mecanismos de conmutación para reducir la complejidad del sistema y aumentar el rango de eficacia”.

En este sentido, está claro que los científicos de los químicos y los materiales, junto con los colegas alemanes y chinos, ahora han podido informar un éxito significativo: “Hemos descubierto un método de memoria electroquímica básicamente nuevo que es más estable que químico y electricidad”. El desarrollo ahora se ha ofrecido en la revista Comunicaciones de la naturaleza.

Un nuevo procedimiento para recuerdos

“Hasta ahora, así, los monumentos bipolares llamados: se han identificado dos mecanismos importantes para el trabajo de ECM y VCM”. ECM significa VCM para la ‘metalización electroquímica’ y el ‘mecanismo de cambio de San Valentín’.

• Memorias de ECM Haga un pliegue de metal entre los dos electrodos, un pequeño “puente conductor” que cambia la resistencia a la electricidad y cuando el voltaje se vuelve a volar, se disuelve. El parámetro principal es la obstrucción energética de la reacción electroquímica (resistencia). Este diseño permite un bajo voltaje de conmutación y tiempos de conmutación rápidos, pero los estados creados son variables y relativamente cortos.
• Visitantes de VCMPor otro lado, no cambie la resistencia a través del movimiento de iones metálicos, sino por el movimiento de iones de oxígeno en la interfaz entre el electrodo y el electrolito editando la llamada obstrucción escocesa. Este proceso es relativamente estable estable, pero requiere un alto voltaje de conmutación.

Todo tipo de memoria tiene sus propias ventajas y desventajas. Elias Walv explica: “Por lo tanto, consideramos un diseño de memoria que combina los beneficios de ambos tipos”. En expertos, anteriormente se consideraba imposible. “Nuestro nuevo monumento se basa en un principio completamente diferente: utiliza un feto de óxidos de metal en lugar de ECM como el metal puro”. Esta fantasía está formada por el movimiento de iones de oxígeno y tantalio y es extremadamente estable; nunca se disuelve por completo. “Se puede pensar que es un jugador que siempre está disponible en cierta medida y se edita químicamente”.

El novedoso mecanismo de conmutación es muy fuerte. Los científicos también se refieren a esto Editar la conductividad de los tatuajes Mecanismo (FCM). Hay muchas ventajas en este mecanismo de ingredientes basados ​​en el mecanismo: son más estables en términos de productos químicos y electricidad, más resistentes a las altas temperaturas, tienen una amplia ventana de voltaje y su producción requiere un bajo voltaje. Como resultado, durante el proceso de fabricación, se queman menos ingredientes, la tasa de rechazo es baja y su edad es más larga.

Soluciones para el “olvido destructivo”

En la parte superior, varios estados de oxidación permiten que el memorando se ejecute en modo binario y/o analógico. Aunque las señales binarias son digitales y solo dos estados pueden obtener, las señales analógicas son permanentes y pueden tomar cualquier precio intermedio. Esta combinación de comportamiento analógico y digital es especialmente interesante para los chips neuromórficos, ya que puede ayudar a superar el problema del “olvido destructivo”: las redes nerviosas profundas eliminan lo que han aprendido cuando han entrenado un nuevo trabajo. La razón de esto es que una nueva corrección solo exagera la anterior.

El cerebro no tiene este problema porque aparentemente puede ajustar el grado de cambio sináptico. Los expertos también están hablando de una “metaplasticidad” frecuente. Sospechan que a través de estos diferentes grados de plásticos, nuestro cerebro puede aprender un nuevo trabajo sin olvidar el material antiguo. El nuevo memorista Ohmic hace algo así. “Sus propiedades únicas permiten el uso de varios métodos de conmutación para controlar los modelos del memorial de tal manera que la información almacenada no se pierde”, dice Waoff.

Los investigadores ya han implementado un nuevo ingrediente memorable en el modelo de red nerviosa artificial. En varios conjuntos de datos de imágenes, el sistema ganó altos niveles de precisión en la identificación del patrón. En el futuro, el equipo quiere encontrar otro contenido de monumentos que puedan funcionar mucho mejor y más estable que la versión ofrecida aquí. “Nuestros resultados mejorarán aún más el desarrollo de la electrónica para los cálculos en estas aplicaciones de la memoria”, está seguro.