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随着当今人工智能的快速发展，迫切需要解决计算机系统巨大的能耗问题。当前的人工智能系统需要大量的计算处理，这会增加能耗。为了解决这个问题，迫切需要努力开发神经形态人工智能硬件。作为超高效计算的典范，人脑仅以 20 W 的功率运行，这激励人们努力模仿其能源效率。例如，脉冲神经网络的 CMOS 硬件比传统计算机系统上的人工神经网络更有效。神经形态人工智能硬件可以取得进一步的进展，以整合大脑功能，例如突触可塑性和海马行为。植根于材料科学的创新，例如复合材料，展现出信号处理、计算和内存存储的能力，与传统半导体方法相比，有望降低能源需求。此外，纳米材料随机网络中的非线性现象正在成为控制 AI 硬件功耗的关键储层计算设备。由于其化学结构和动力学，纳米材料随机网络提供了超出原始特性的多种应用。纳米材料科学与信息科学的融合预示着下一代 AI 系统的范式转变，以比传统半导体器件更低的制造成本促进低功耗、高密度边缘 AI 系统。本专题重点介绍了 2024 年 3 月举行的第五届神经形态 AI 硬件国际研讨会上讨论的主题。来自材料科学、大脑建模、集成电路和智能系统的专家齐聚一堂，探讨神经形态 AI 硬件。积极参与这个年度研讨会对于推进卓越高效的 AI 硬件至关重要。我们强调对推进神经形态 AI 硬件前沿的集体奉献，并向所有促成本专题的贡献者表示感谢。
前言 神经形态人工智能硬件最新进展专题
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