- 人工ニューラルネットワークは、音声やビデオデータなどの時間依存情報を効率的に処理できる可能性がある
- Michigan大学が率いる研究チームが、調整可能な「緩和時間」を持つ初のメモリスターを報告
- メモリスターはAIのエネルギー消費を90％削減でき、今日のGPUと比較して約90％削減できる可能性がある
- GPUとメモリスターは異なる動作をするため、メモリスターはエネルギーの節約を提供
- 新しい材料システムは、AIチップのエネルギー効率を6倍向上させる可能性がある
この記事では、メモリスターを活用した人工ニューラルネットワークの研究について述べられています。メモリスターを利用することで、AIのエネルギー消費を大幅に削減できる可能性が示唆されています。さらに、新しい材料システムがAIチップのエネルギー効率を向上させることが期待されています。これらの成果は将来のAI技術の発展に向けて重要な一歩となるかもしれません。
元記事: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/05/240520155519.htm