Researchers get spiking neural behavior out of a pair of transistors – Ars Technica
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最近の研究により、サウジアラビアとシンガポールの研究者たちは、通常のシリコン・トランジスタを使ってニューロンのように振る舞う方法を発見しました。
この技術は、たった2つのトランジスタで実現可能で、ニューロモルフィックコンピューティングにおけるエネルギー効率を大幅に向上させる可能性があります。
研究者たちは「パンチスルー条件」を利用し、トランジスタのゲート電圧を調整することで、スパイクの周波数を制御し、人工シナプスやニューロンとして機能させることができました。この方法により、従来のメモリよりも少ないハードウェアで多くの人工ニューロンを実現でき、エネルギー使用の削減が期待されます。
ただし、デバイスの状態を制御するための追加のハードウェアが必要であり、スパイキングネットワークの性能が常に最適であるわけではないため、いくつかの課題も残っています。それでも、AIのエネルギーコストを削減するための新しい選択肢として注目されています。
