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经过训练玩TIC-TAC-TOE
人工智能和高性能计算正在推动对大量能源的需求。但是旨在模仿人脑的结构和功能的神经形态计算可能会提出一种用于节能计算的新范式。
来源:英国物理学家网首页人工智能和高性能计算正在推动对大量能源的需求。但是旨在模仿人脑的结构和功能的神经形态计算可能会提出一种用于节能计算的新范式。
为此，Lawrence Livermore国家实验室（LLNL）的研究人员创建了一个基于液滴的平台，该平台使用离子执行简单的神经形态计算。该团队利用其保留短期内存的能力，训练了液滴系统，以识别手写数字并播放TIC-TAC-TOE。这项工作是在科学进步中发表的。
短期内存 科学进步作者的灵感来自人脑，该人的大脑用离子而不是电子计算。与固态设备中移动电子相比，离子在流体中移动，移动它们可能需要的能量少。
人脑“考虑一下您早餐的东西，” LLNL科学家兼高级作家Aleksandr Noy说。 “这不是很多能量，但是您可以执行相当复杂的计算和信息处理任务。”
使用该想法作为基础，Noy和他的同事建立了一个柔软，灵活和小的平台。他们的设备相对简单：两滴盐水，它们的外围衬有脂质 - 脂肪的化合物不会溶于水中。这两个液滴被悬浮在油中，它们触摸并形成一个模仿细胞膜的双层（两层脂质）。电极插入每个液滴中，并用于施加电压。然后，团队测量了液滴对的当前响应。
“这很有趣，这是如何执行这些功能的方式，” llnl Postdoc，本文的第一作者Zhongwu Li说。
电压“我认为我们中的任何一个不会很快被液滴取代，”诺伊说。 “但是很酷，你可以教液滴玩棋盘游戏。”
液滴