- ミシガン大学の研究グループが、新しいメモリスタ技術を活用した時間に敏感なニューラルネットワークを作成
- 最新のAIモデルは、CopilotやGPT4などの展開により、新しいコンテンツを生成
- 研究者は、メモリスタにおける時間管理を人間の脳のニューロンから学び、時間依存のリラクゼーション時間を示す
- UMグループは、エントロピー安定化酸化物（ESO）を使用し、時間依存のリラクゼーション時間を示すメモリスタを開発
- YBCO基板を使用したESOは、-292°F以下で超伝導特性を示し、音声認識に成功
この記事では、ミシガン大学の研究グループが新しいメモリスタ技術を活用した時間に敏感なニューラルネットワークを作成したことが紹介されています。人間の脳のニューロンの時間管理を模倣することに成功し、エントロピー安定化酸化物を使用したメモリスタが音声認識などのタスクで成功を収めました。
元記事: https://www.allaboutcircuits.com/news/memristor-prototype-may-give-ai-chips-a-sense-of-time/