- News Focus
文章專區
2018-03-01超越人腦計算能力的人工神經元誕生
579 期
Author 作者
編輯部
隨人工智能軟體的快速發展，其能力已超乎人類想像，Google自動化的相片分類及語言學習程序等演算法，皆使用人工神 經元的網絡來完成這些複雜的過程。然而 由於傳統電腦硬體並非以類人腦演算的目的設計，因此這種機械學習的計算能力需求較人腦大上許多。
《科學進展》（Science Advances）相關研究指出，以神經元為範本打造的超導計算晶片（superconducting computing chips），其資訊處理的速度與效能更勝人腦，這項先進的電腦裝置設計展現出模擬生物系統的標準。即使在商業上的使用仍有限制，卻也為機械自學軟體（machinelearn software）開啟另一扇窗。
美國國家標準技術研究院（NIST）物理學家史涅德（Michael Schneider）與其團隊，運用鈮（niobium）超導體研發出類神經電極（neuron-like electrodes），使導電過程暢行無阻，而為人詬病的超導體間縫隙則以奈米等級的磁性錳團（nanoclusters of magnetic manganese）填補，使其在任何電力或磁場大小下皆能針對資訊進行編碼，且耗能量僅人體的萬分之一。
該技術所產生的合成神經元在電腦模擬 下，可在傳至下一個電極前整理高達9個來源的輸入，唯該技術用於複雜計算前需要組織數百萬個突觸（synapse），能否擴展到這樣的水平還有待進一步追蹤觀察。
Michael Schneider et al., Ultralow power artificial synapses using nanotextured magnetic Josephson junctions, Science Advances, 2018.