혁신

2D 재료로 만든 최초의 인공 지능 신경망, 필기체 'Sees'

2D 재료로 만든 최초의 인공 지능 신경망, 필기체 'Sees'



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저널에 실린 최근 연구에 따르면 연구원들은 2D 재료를 사용하여 인공 지능을위한 세계 최초의 신경망을 개발했습니다.고급 재료.

관련 :이 새로운 전자 재료는 신축성,자가 치유 및 조명입니다.

2D 소재로 만든 최초의 신경망 AI

2 차원 물질은 두께가 수 나노 미터 (또는 그 이하)에 불과한 물질이며 종종 단일 원자 시트로 구성됩니다. Harvard University 웹 사이트의 블로그 게시물에 따르면 그 결과 머신 비전 프로세서는 1,000 개 이상의 서로 다른 이미지를 캡처, 저장 및 식별 할 수 있습니다.

2D 소재로 만든 최초의 신경망 AI는 삼성 종합 기술원과 함께 일했던 하버드 존 A. 폴슨 공학 및 응용 과학 대학 (SEAS)에서 나왔습니다.

"이 작업은 2D 전자 공학의 기능적 복잡성의 전례없는 발전을 강조합니다. SEAS의 전기 공학 및 응용 물리학 교수 인 Gordon McKay 교수와이 논문의 선임 저자 인 함돈희는 말합니다. 하나의 2D 머티리얼 플랫폼에서 이미지 인식을 종료합니다. "

2D 재료 기반 트랜지스터는 여전히 상대적으로 원시적입니다.

그래 핀이 2004 년에 발견 된 이래로 연구자들은 원자가 얇은 2D 반도체의 혁신적인 전자 및 광전자 특성을 다양한 흥미로운 응용 분야의 기반으로 활용하는 새로운 방법을 찾기 위해 노력해 왔습니다.

2D 재료로 만든 트랜지스터는 단순한 디지털 논리 회로 및 광 검출기에서 사용되는 것으로 보이지만 AI와 같은 복잡한 컴퓨팅을위한 대규모 통합은 아직까지 유지 될 수 없습니다.

글을 쓰는 시점에서 연구원들은 2D 재료로 만든 약 100 개의 트랜지스터를 하나의 칩에 성공적으로 통합했습니다. 명확히 말하면, 스마트 폰과 같은 표준 실리콘 집적 회로는 수십억 개의 트랜지스터를 가지고 있습니다.

"2 차원 재료 기반 장치는 다양한 흥미로운 특성을 나타내지 만 낮은 통합 수준은 기능적 복잡성을 제한했습니다."라고 하버드 블로그 게시물에 따르면 SEAS 연구 동료이자 최근 논문의 첫 번째 저자 인 장호욱은 말했습니다. "하나의 칩에 통합 된 1,000 개의 장치를 사용하여 원자 적으로 얇은 네트워크는 비전 인식 작업을 수행 할 수 있습니다. 이는 2 차원 재료 기반 전자 장치의 뛰어난 기능입니다."

3 원자 두께 프레임 워크는 사람의 눈처럼 작동합니다.

연구팀은 빛과 효과적인 상호 작용을 보여주는 3 원자 두께의 반도체 인 이황화 몰리브덴으로 알려진 2D 물질을 사용했습니다. 그들은 이러한 감광성 트랜지스터를 크로스바 어레이라고하는 것으로 구성했습니다. 이것은 인간 두뇌의 신경 연결에서 영감을 얻었습니다.

표면적으로 간단한이 프레임 워크를 통해 장치는 이미지를 보는 눈과 한 눈에 이미지를 저장하고 식별하는 두뇌 역할을 모두 수행 할 수 있습니다.

2D 재료 기반 AI가 이미지를 전기 데이터로 변환

장비의 프런트 엔드는 이미지 센서와 같은 크로스바 어레이를 사용하여 눈과 같은 이미지를 가져옵니다. 2D 재료의 감광성은 장치가 이미지를 전기 데이터로 변환하고 저장할 수 있도록합니다. 반대로, 동일한 크로스바 어레이가 전기 데이터로 네트워크 컴퓨팅을 수행하여 이미지를 식별합니다.

그 방법을 증명하기 위해 연구진은이 장치를 손으로 쓴 숫자 1,000 개 이미지에 노출시켰다. 내부 프로세서는 94 %의 정확도로 이미지를 성공적으로 인식하고 식별했습니다.

"광학 이미지를 눈과 시신경과 같은 전기 데이터로 캡처하고 이후에 인 메모리 컴퓨팅을 통해 뇌와 같은 데이터를 인식함으로써 우리의 광전자 프로세서는 인간 시각의 두 가지 핵심 기능을 에뮬레이트합니다."라고 공동 저자는 말했습니다. 종이와 SEAS 대학원생 Henry Hinton.

곧 팀은 장치를 더욱 확장하여 2D 재료 기반 고해상도 이미징 시스템을 생산할 것입니다. AI, 그래 핀 및 2D 재료 과학의 교차점에있는 이와 같은 발전은 언젠가는 인공 비전으로 이어질 수 있으며, 어쩌면 미래의 이족 보행 또는 인간과 유사한 AI 로봇의 기초가 될 수도 있습니다. 삶의 형태. 그리고 우리는 그것을 위해 여기 있습니다.


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