Neue Forschungsergebnisse zeigen, wie gehirnähnliche Computer Blockchain und KI revolutionieren könnten
Ein CMOS-fähiger neuromorpher Computerchip könnte dank bahnbrechender Forschung an der Technischen Universität Dresden in Sicht sein.
= =.jpg 1x, https://images.cointelegraph.com/images/960_aHR0cHM6Ly9zMy5jb2ludGVsZWdyYXBoLmNvbS91cGxvYWRzLzIwMjMtMDcvNWFlMjFjMmMtMTBmYi00ZWFhLTk4NDUtY2FjOTAxOWViMzZlLmpw Zw == .jpg 2x" src="https://images.cointelegraph.com/images/1434_aHR0cHM6Ly9zMy5jb2ludGVsZWdyYXBoLmNvbS91cGxvYWRzLzIwMjMtMDcvNWFlMjFjMmMtMTBmYi00ZWFhLTk4NDUtY2FjOTAxOWVi MzZlL mpw zw==.jpg" alt="Neue Forschung zeigt, wie gehirnähnliche Computer Blockchain und KI revolutionieren könnten" class="lazy-image__img type:primaryImage"/> Nachricht Treten Sie uns in den sozialen Netzwerken beiForscher der Technischen Universität Dresden in Deutschland haben kürzlich bahnbrechende Forschungsergebnisse veröffentlicht, die ein neues Materialdesign für neuromorphes Computing vorstellen, eine Technologie, die bahnbrechende Auswirkungen sowohl auf Blockchain als auch auf KI haben könnte.
Mithilfe einer Technik namens „Reservoir Computing“ entwickelte das Team eine Mustererkennungsmethode, die einen Magnonenwirbel nutzt, um algorithmische Funktionen nahezu augenblicklich auszuführen.
Es sieht kompliziert aus, weil es so ist. Bildquelle, Nature-Artikel, Korber et. al., Reciprocal Spatial Pattern Recognition with a Magnon Scattering TankSie haben nicht nur das neue Tankmaterial entwickelt und getestet, sondern auch das Potenzial für neuromorphes Computing demonstriert, auf einem Standard-CMOS-Chip zu laufen, was sowohl Blockchain als auch KI stören könnte.
Klassische Computer, wie sie beispielsweise unsere Smartphones, Laptops und die meisten Supercomputer der Welt mit Strom versorgen, verwenden binäre Transistoren, die ein- oder ausgeschaltet werden können (ausgedrückt als „Eins“ oder „Null“).
Neuromorphe Computer nutzen programmierbare physische künstliche Neuronen, um organische Gehirnaktivität nachzuahmen. Anstatt Binärdateien zu verarbeiten, senden diese Systeme Signale über verschiedene Neuronenmodelle mit dem zusätzlichen Zeitfaktor.
[eingebetteter Inhalt]Der Grund, warum dies für Blockchain-Felder wichtig ist und...
Ein CMOS-fähiger neuromorpher Computerchip könnte dank bahnbrechender Forschung an der Technischen Universität Dresden in Sicht sein.
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Mithilfe einer Technik namens „Reservoir Computing“ entwickelte das Team eine Mustererkennungsmethode, die einen Magnonenwirbel nutzt, um algorithmische Funktionen nahezu augenblicklich auszuführen.
Es sieht kompliziert aus, weil es so ist. Bildquelle, Nature-Artikel, Korber et. al., Reciprocal Spatial Pattern Recognition with a Magnon Scattering TankSie haben nicht nur das neue Tankmaterial entwickelt und getestet, sondern auch das Potenzial für neuromorphes Computing demonstriert, auf einem Standard-CMOS-Chip zu laufen, was sowohl Blockchain als auch KI stören könnte.
Klassische Computer, wie sie beispielsweise unsere Smartphones, Laptops und die meisten Supercomputer der Welt mit Strom versorgen, verwenden binäre Transistoren, die ein- oder ausgeschaltet werden können (ausgedrückt als „Eins“ oder „Null“).
Neuromorphe Computer nutzen programmierbare physische künstliche Neuronen, um organische Gehirnaktivität nachzuahmen. Anstatt Binärdateien zu verarbeiten, senden diese Systeme Signale über verschiedene Neuronenmodelle mit dem zusätzlichen Zeitfaktor.
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