05 августа 2020 - Бывший генеральный директор ведущего китайского производителя микросхем Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC) Ричард Чан (Richard Chang): Сейчас производство полупроводников входит в третью стадию. Это стадия, когда закон Мура серьёзно трансформируется. Снижать технологические нормы (масштабы техпроцесса) уже не получается так быстро, как раньше. Это означает, что на первое место выходит поиск новых материалов и дизайн чипов. https://3dnews.ru/1017462
07 декабря 2018 - Ученые их Юлихского исследовательского центра вместе с коллегами из Аахена и Турина разработали и выпустили мембранный элемент из нанопроволок, который функционирует так же, как и биологическая нервная клетка. Компонент способен параллельно сохранять и обрабатывать информацию, а также получать многочисленные сигналы. Таким образом, резистивная коммутационная ячейка, изготовленная из нанопроволок оксидных кристаллов, является идеальным кандидатом для использования в создании биологически активных нейроморфных процессоров, способных использовать различные функции биологических синапсов и нейронов. Системы на полупроводниках подходят для конкретных применений и требуют много места и энергии. Устройства для нанопроволоки, изготовленные из кристаллов оксида цинка, могут по своей сути обрабатывать и даже хранить информацию, а также быть чрезвычайно маленькими и энергоэффективными. Ученые использовали одну нанопроволоку из оксида цинка, произведенную их коллегами из Политехнического университета в Турине. Этот тип нанопровода более чем в тысячу раз тоньше человеческого волоса. Получающийся мемартивный компонент не только занимает небольшое пространство, но и способен переключаться намного быстрее, чем флеш-память.
07 декабря 2018 - В течение многих лет таким мемристорам приписывали наилучшую возможность взять на себя функцию нейронов и синапсов в биоиндустрированных компьютерах. Они изменяют свое электрическое сопротивление в зависимости от интенсивности и направления протекающего через них электрического тока. В отличие от обычных транзисторов, их последнее значение сопротивления остается неизменным даже при отключении электрического тока. Мемристоры, таким образом, в принципе способны учиться.
06 декабря 2018 - Популярные сегодня сверточные нейросети были предложены 30 лет назад. И весь современный бум их использования связан с миниатюризацей микроэлектроники, с ростом количества транзисторов на кремниевой микросхеме заданных размеров. Но эмпирический закон Мура, продолжающий «выкачивать» из кремния все возможности, уже не так очевиден. К примеру, возникновение «многоядерности» процессоров говорит о том, что дальнейшая миниатюризация микроэлектроники близка к пределу. Аналогично, недалека от естественной границы и длина волны ультрафиолетового излучения, с помощью которого «наносят трафарет» на кремниевой пластине. Чем меньше эта длина, тем меньше получаются транзисторы. Таким образом, используется практически минимально возможная длина волны, дальше свет перейдет в рентгеновский или гамма-диапазон, в котором уже меняются свойства кремния, делающие невозможным его использование в микроэлектронике. Еще более категоричные доводы сводятся к тому, что в ближайшее время один из размеров транзистора на кремнии будет составлять всего 10–20 атомов. Поэтому очередное крутое развитие «слабого ИИ» (а значит и автоматизации) в недалёкой перспективе сменится более пологими изменениями. http://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/v-pogone-za-so...
16 августа 2018 - У человека около 86 миллиардов нейронов, а между ними — 150 триллионов синапсов. У каждого синапса порядка тысячи молекулярных триггеров. Если представить мозг в виде компьютера, то у него было бы 150 квадриллионов транзисторов. У суперкомпьютера последнего поколения Summit, запущенного в США в июне этого года, всего 21 миллиард транзисторов. По оценкам футурологов, суперкомпьютер необходимой мощности появится не раньше чем через 100 лет. Чтобы детально симулировать деятельность человеческого мозга, необходимы йоттафлопсы мощности 10 в 24-й степени операций в секунду, а возможностей нынешних машин, измеряемых в сотнях петафлопс (10 в 15-й степени операций в секунду), хватит только на грубую симуляцию нервной системы червя Rotifera, состоящей из надглоточного ганглия и нескольких нервных стволов. https://ria.ru/science/20180816/1526608414.html
16 августа 2018 - Сегодня в мире реализуют два крупных проекта, чья основная цель — действующая компьютерная модель мозга. В рамках первого — Brain Blue Gene, стартовавшего еще в 2005 году, исследователи создали искусственный аналог неокортекса крысы (части коры больших полушарий головного мозга), состоящего из 31 тысячи нейронов. Чтобы смоделировать небольшой участок крысиного мозга (объемом всего 0,29 кубического миллиметра) и симулировать его работу, понадобились десять лет и вся вычислительная мощность суперкомпьютера Blue Gene (209 терафлопс), разработанного компанией IBM специально для этого проекта. Разработкой модели мозга занимаются ученые из международного проекта Human Brain Project, основанного пять лет назад. Планируется, что действующая модель человеческого мозга будет готова к 2023 году. Сейчас исследователи из Human Brain Project пытаются реконструировать отделы мозга крысы (гиппокамп, мозжечок, сенсомоторная кора, базальные ганглии) и работают над "режимом реального времени", при котором одна секунда функционирования мозга моделировалась бы процессорами тоже за одну секунду. На основе полученных результатов исследователи надеются воссоздать весь мозг грызуна, а впоследствии и человека. https://ria.ru/science/20180816/1526608414.html
01 августа 2018 - Исследователи из Национального института стандартов и технологий США создали чип, который распределяет оптические сигналы по миниатюрной сетке, подобной мозгу — этот стандарт может потенциально стать новым дизайном нейронных сетей. Человеческий мозг состоит из миллиардов нейронов, каждый из которых соединен с тысячами других нейронов. Многие вычислительные исследовательские проекты направлены на эмуляцию мозга путем создания схем искусственных нейронных сетей. Но обычная электроника не справляется с чрезвычайно сложной маршрутизацией. Команда разработчиков из США же предлагает использовать свет вместо электричества в качестве сигнальных средств. Нейронные сети уже продемонстрировали способность в решении сложных задач, включая быстрое распознавание образов и анализ данных, но это нововведение позволит им достичь сложной маршрутизации данных. Так чип преодолеет серьезную проблему, вертикально укладывая два слоя фотонных структур, которые ограничивают свет узкими линиями для маршрутизации оптических сигналов так же, как провода направляют электрические сигналы. Такая трехмерная конструкция позволяет создавать сложные схемы маршрутизации, необходимые для имитации нейронных систем. В дальнейшем ее можно легко расширить, чтобы включать дополнительные слои для более сложных сетей.
20 апреля 2017 - «Нейронные сети» — одно из многочисленных семейств компьютерных алгоритмов. Создание нейросети состоит из трех этапов: программирование/настройка, «обучение», применение. Процесс «обучения» нейросети имеет общие черты с нашим, но лишь на уровне натаскивания автоматических реакций («набить руку»). Это "обучение", на самом деле, является многократным перезапуском одного и того же алгоритма с различающимися данными на входе. Суть «обучения» сводится к наработке большого массива данных, хранящего базу данных соответствий типа «Х на входе — Y на выходе». Колоссальный объем необходимых вычислений и диктует потребность в суперкомпьютерных мощностях и массе времени. Нейросеть никогда не сможет думать так, как думаем мы, ни при каких объемах вычислительных мощностей. Теоретическим пределом возможностей нейросетей является функционал мозжечка — фрагмента головного мозга homo sapiens, отвечающего за автоматические реакции. С помощью нейросетевых алгоритмов можно повторить функциональность муравья, но не человека. Любая нейросеть является крайне узко специализированным инструментом. Применимость рабочей нейросети примерно соответствует элементарному моторному навыку человека: даже если вы в совершенстве водите автомобиль, это не дает ничего для фехтования. И в этом ее фундаментальное отличие от истинного интеллекта. Создание рабочего квантового компьютера может в корне изменить ситуацию, поскольку все вышесказанное справедливо для алгоритмов, исполняемых электронными компьютерами. Однако предпосылок к скорому решению проблемы квантовых вычислений (пока) немного. https://iemcommunity.ru/articles/Neural-Networks/
07 декабря 2018 - https://hightech.fm/2018/12/06/memristor
________________________________________________
Прогноз создан 17 ноября 2018. Автор прогноза: http://4teller.com/users/andrey777
Сводная информация является вики-статьей и заполняется коллективно
