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  • 手性磁鐵助力,加速類腦計算實現

    一種利用材料的內在物理特性來大幅減少能源使用的類腦計算形式,距離現實又近了一步。在《自然·材料》雜志上發表的這項新研究中,英國倫敦大學學院和倫敦帝國理工學院小組使用手性(扭曲)磁體作為計算介質,發現通過施加外部磁場和改變溫度,可調整這些材料的物理特性以適應不同的機器學習任務。 傳統計算消耗大量電力,部分原因是它有獨立的數據存儲和處理單元,信息必須在兩者之間不斷地轉換,浪費能源并產生熱量。這對于機器學習來說是一個嚴重問題,導致訓練一個大型人工智能模型可產生數百噸二氧化碳。 而物理儲層計算旨在消除對不同內存和處理單元的需求,促進更有效的數據處理方式。但這種計算方法迄今應用受限,是因為材料的物理特性可能使其在某些計算任務中表現出色,但在另一些任務中卻表現不佳。而今這項研究使人們更接近于實現物理儲存庫的全部潛力,創造出像人類大腦一樣的計算機,不僅顯著減少需要的能量,而且還可調整其計算特性,以在各種任務中最佳地執行。 團隊使用矢......閱讀全文

    手性磁孤子材料研究取得新進展

      近期,強磁場中心張蕾研究員課題組和美國田納西大學David G. Mandrus教授合作,對手性磁孤子材料Cr1/3NbS2的臨界行為進行了研究,并取得了進展。相關研究結果以Tricritical point and phase diagram based on critical scaling

    強磁水處理的磁場強度

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    合肥研究院等在拓撲磁結構的轉變研究中取得進展

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      2016年3月,AlphaGo與職業圍棋選手的對局引發了人們對于人工智能的高度關注。計算機在一個公認的非常復雜的計算與智力任務中,打敗了人類的頂尖選手,靠的是類人腦的智能嗎?從系統的結構看,AlphaGo結合了深度神經網絡訓練與蒙特卡洛模擬[1]。廣義的說,深度神經網絡是類腦的計算形式,而蒙特卡

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      俄羅斯國立核研究大學莫斯科工程物理學院的學者們,與俄羅斯科學院的專家們通力合作,推出了能實現電阻開關兩極效應的新材料。這些材料可被用來研發類似人腦神經元的、能儲存和處理信息的計算機。研究結果發表在《自然·通訊》雜志上。   借助新材料制造的計算機,將擁有新的信息處理方法,因為其內部存儲器和硬

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