tiết kiệm năng lượng

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Quốc gia Singapore (NUS) đã phát triển mảng memtransistor MoS2 siêu mỏng với rào cản Schottky được điều khiển chính xác, đạt độ đồng nhất cao và hiệu suất tốt trong nhận dạng ảnh. Kết quả mở ra triển vọng cho các bộ tăng tốc AI quy mô lớn, tiết kiệm năng lượng...

Một nhóm nghiên cứu tại Đại học Texas ở Dallas đã phát triển nguyên mẫu máy tính neuromorphic có khả năng học mẫu và dự đoán dùng ít phép toán huấn luyện hơn so với hệ AI truyền thống. Thiết kế này hứa hẹn tiết kiệm năng lượng và mở đường cho các thiết bị thông minh chạy AI ngay trên thiết bị di...

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Surrey phát triển phương pháp mô phỏng cấu trúc kết nối thần kinh của não, giúp mạng nơ-ron nhân tạo tiêu thụ năng lượng ít hơn và xử lý nhanh hơn mà không mất độ chính xác. Phương pháp mới có thể giảm hàng chục lần nhu cầu tính toán so với mô hình truyền thống...

Các nhà nghiên cứu tại USC đã phát triển neuron nhân tạo mô phỏng chính xác hành vi điện-hóa của tế bào não, mở ra khả năng chế tạo chip thần kinh nhỏ gọn và rất tiết kiệm năng lượng. Thiết kế mới dùng memristor khuếch tán kết hợp transistor để đạt diện tích cực hoạt nhỏ và tiêu thụ năng lượng...