❋ 5.1
Научный коллектив из Института физики твердого тела РАН, МФТИ и СП «Квантовые технологии» исследовал вопрос о том, как неизбежные производственные дефекты влияют на работу искусственных нейронов на основе сверхпроводников. Ученые систематизировали три основных типа асимметрии, которые могут возникать в таких устройствах, и показали, что каждый из них оставляет уникальный «отпечаток» на выходном сигнале нейрона. Эта работа не только объясняет ранее полученные экспериментальные данные, но и предоставляет инженерам мощный инструмент для диагностики и отладки сверхпроводниковых нейросетей — ключевого элемента для создания энергоэффективного искусственного интеллекта будущего.
ФизТех
# архитектура нейросети
# искусственные нейроны
# искусственный интеллект
# нейросети
# сигнал
# технологии
Ученые выяснили, как неизбежные дефекты влияют на работу сверхпроводниковых нейронов / © ИИ-генерация, Midjourney v7
Современные нейронные сети, лежащие в основе технологий искусственного интеллекта, демонстрируют поразительные способности в обработке данных, но их работа требует колоссальных энергетических затрат. Ключевой элемент таких систем — искусственный нейрон, элементарная вычислительная ячейка, имитирующая работу живой нервной клетки. Один из наиболее перспективных способов снижения энергопотребления таких нейроморфных систем — переход на сверхпроводниковую электронику. Устройства на ее основе способны работать на сверхвысоких частотах и потребляют в тысячи раз меньше энергии по сравнению с полупроводниковыми аналогами.
