Intel推出自主学习芯片Loihi模拟大脑工作
INTEL-624x468-624x468.jpg 近几年Intel积极进军人工智能领域，收购了Nervana、Movidius、Mobileye等AI相关公司，推出了廉价的Movidius Neural Compute Stick人工智能计算棒，现在再推出一款能模拟大脑工作的自主学习芯片Loihi。 Loihi由128个计算核心构成，每个核心集成了1024个人工神经元，整个芯片拥有超过个13万个神经元与1.3亿个突触连接，与人脑超过800亿个神经元相比，简直是小巫见大巫，Loihi的运算规模仅比虾脑复杂一点点而已。 运算规模虽小，可Loihi代表着未来发展方向，Loihi芯片像大脑一样通过脉冲或尖峰传递信息，并根据这些信息调节突触强度，能模仿大脑，通过环境中各种反馈信息进行自主学习、下达指令。Intel认为该芯片适用于无人机与汽车自动驾驶，红绿灯自适应路面交通状况，用摄像头寻找失踪人口等任务。 不过......阅读全文
Intel推出自主学习芯片Loihi－模拟大脑工作
INTEL-624x468-624x468.jpg 近几年Intel积极进军人工智能领域，收购了Nervana、Movidius、Mobileye等AI相关公司，推出了廉价的Movidius Neural Compute Stick人工智能计算棒，现在再推出一款能模拟大脑工作的自主学习芯片
拥有－“嗅觉”－的新神经算法芯片介绍
前言： 人类除视觉、听觉之外，在嗅觉研究上有新突破，带来新想象空间和应用空间，人类对大脑的认知以及类脑芯片、AI芯片又跨上新台阶，未来的芯片发展之路又有可能另辟蹊径。类似人类大脑的神经拟态芯片神经拟态计算一直被寄予厚望。就算摩尔定律终结，它仍能继续带领信息时代向前。神经拟态计算可以大幅度提升
IBM推出新一代模拟大脑芯片
IBM的新型“神经突触计算机芯片” IBM公司的研究人员8月8日（北京时间）发布了新一代“神经突触计算机芯片”。这种芯片基于一种被称为“认知计算系统”的全新架构，能够模拟人脑认知和活动能力。其尺寸只有一张邮票大小，性能却直逼超级计算机；70毫瓦的超低功耗更是让普通芯片望尘莫及。研究人员称
发展了这么久,AI芯片竟只与老鼠大脑差不多
英特尔本周表示，基于其Loihi芯片的系统将在2019年投入使用，其中包括1000亿个突触，这与普通老鼠的大脑复杂度差不多。 发展了这么久，AI芯片竟只与老鼠大脑差不多？ 去年9月，英特尔将世界引入了Loihi，这是一种为英特尔所谓的概率计算而设计的芯片。英特尔认为，概率计算是通往人
发展了这么久,AI芯片竟只与老鼠大脑差不多
英特尔本周表示，基于其Loihi芯片的系统将在2019年投入使用，其中包括1000亿个突触，这与普通老鼠的大脑复杂度差不多。 发展了这么久，AI芯片竟只与老鼠大脑差不多？ 去年9月，英特尔将世界引入了Loihi，这是一种为英特尔所谓的概率计算而设计的芯片。英特尔认为，
英特尔将最新神经拟态研究系统扩展至1亿个神经元
3月19日，英特尔宣布其最新的神经拟态研究系统Pohoiki Springs已准备就绪，将提供1亿个神经元的计算能力。英特尔表示，将向包括美国哈佛大学、康奈尔大学等在内的英特尔神经拟态研究社区（INRC）的成员提供这一基于云的系统，以扩展其神经拟态工作来解决更大规模且更复杂的问题。 神经拟态
11.5－亿个神经元！英特尔发布大型神经拟态系统Hala－Point
4月17日，英特尔发布了代号为Hala Point的大型神经拟态系统。该系统基于英特尔Loihi 2神经拟态处理器打造而成，旨在支持类脑人工智能（AI）领域的前沿研究，解决目前AI在效率和可持续性等方面遇到的挑战。在英特尔第一代大规模研究系统Pohoiki Springs的基础上，Hala Poin
一新研究让计算机芯片能“嗅出”危险化学品气味
3月17日，美国康奈尔大学和英特尔研究院的研究人员在《自然—机器智能》杂志上联合发表了一篇论文，展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi在有明显噪声和遮盖的情况下学习和识别危险化学品的能力。在研究人员的指导下，Loihi可以很快“嗅出”10种危险化学品的气味。Nabil Imam手持Loihi神
最新发现：“芯片大脑”可用来模拟药物对大脑影响
1月16日消息，据Futurism网站报道，目前研究人员正在改进并完善“芯片大脑”技术。科学家们认为，随着这种技术的成熟，未来或将可以不再因许多神经系统疾病进行动物甚至人体临床试验。 图示：劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）的研究人员戴夫索西亚（Dave Soscia）正在显微镜下检查“
未来无人机像飞鸟一样轻捷智能
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/5/523615.shtm ?上图为第一架采用完全视觉控制的神经形态AI无人机。下图为神经形态无人机飞越花朵图案，无人机从放在角落的神经形态相机接收到视觉输入。红色表示像素变暗，绿色表示像
类脑计算机会成为AI时代的“宠儿”吗
BrainChip公司推出的Akida神经形态芯片。图片来源：BrainChip公司官网现代计算机对电力的需求正在以惊人速度增长，许多科技公司正努力开发更节能的硬件。但是，人们能否构建一种全新架构的计算机，从而在节能方面实现质的飞跃？一些公司给出了肯定的答案。他们正在利用神经神态计算技术，制造像大脑
人工突触可自主学习
来自法国国家科学研究中心及其他研究组织的研究人员创造了一种能够自主学习的人工突触。他们还对该设备进行建模，这对于开发更复杂的脑回路至关重要。该研究4月3日在《自然—通讯》杂志上发表。 生物模拟学的目标之一是从大脑的功能中获得灵感，以便设计越来越多的智能机器。这一原则已经以完成特定任务的算法形式
最大神经形态计算机研制成功
Hala Point 神经形态计算机由英特尔的Loihi 2芯片提供动力。据英国《新科学家》杂志网站17日报道，英特尔公司研制出世界上最大的神经形态计算机Hala Point。它包含11.52亿个人造神经元，分布在1152个Loihi 2芯片上，每秒能进行380万亿次突触操作。英特尔公司希望，这种旨
浙江大学推出“悟空”类脑计算机－能初步模拟猕猴大脑
近日，浙江大学脑机智能全国重点实验室发布了最新研制的新一代神经拟态类脑计算机——Darwin Monkey（中文名“悟空”），是神经元规模超过20亿的基于专用神经拟态芯片的类脑计算机。 类脑计算是将生物神经网络的工作机理应用于计算机系统设计中，构建像大脑一样低功耗、高并行、高效率、智能化的计算系统
刺激大脑可以帮助孩子学习？
根据一项来自牛津和剑桥大学的研究表明：之前在健康成年人身上可以提高数学学习能的脑刺激方法，可以提高小孩的数学学习能力。这项研究发表在《Scientific Reports》上。 该研究在Fairley House展开，Fairley House是伦敦的一所帮助有特殊学习困难的学校。研究者在这里
大脑是如何开始学习的
学过音乐的人都会记得他们触摸琴键时没有经过任何思考，这是因为在学习的时候过程中出现了断点。 根据《自然神经科学》杂志上一篇论文的观点，这项研究可以解释为什么孩子在学东西的速度比大人快，并且可以告诉大人们用什么样的方式学东西更快让教室更有利于人们学习。 来自加州大学圣芭芭拉分校的大脑研究者对自
《科学》：模拟大脑的“语言交流”
人类通过大脑认知世界，却对认知世界的大脑知之甚少。 原因之一是大脑有两种“语言”（电信号和化学信号），目前人们可以“读懂”大脑的“电语言”（读取并解译电信号），对其“化学语言”（神经元释放的神经递质等化学信息）的“译读”却束手无策。 1月13日，中国科学院化学研究所研究员于萍和毛兰群团
AI模拟芯片能效达传统芯片14倍
《自然》23日发表的研究报道了一种能效为传统数字计算机芯片14倍的人工智能（AI）模拟芯片。这一由IBM研究实验室开发的芯片在语音识别上的效率超过了通用处理器。该技术或能突破当前AI开发中因算力性能不足和效率不高而遇到的瓶颈。随着AI技术的崛起，对能源和资源的需求也随之上升。在语音识别领域，软件升级
大脑如何通过自言自语来学习？
人类和其他动物一样，拥有巨大的学习能力，能够理解新的感官信息，掌握新的技能或适应不断变化的环境。然而，许多使我们能够学习的机制仍然不清楚。系统神经科学的最大挑战之一是解释突触连接如何改变以支持适应性行为。瑞士日内瓦大学（UNIGE）的神经科学家先前表明，大脑皮层的突触学习机制依赖于大脑深层区域的
没有中央大脑－水母也能学习
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509287.shtm 一项新研究发现，即使没有中央大脑，水母也能像人类、小鼠和苍蝇一样从过去的经验中学习技能。 科学家训练了加勒比箱水母，发现其能学会躲避障碍物。该研究挑战了此前认为的高级学习需要
最大神经形态计算机研制成功
据英国《新科学家》杂志网站17日报道，英特尔公司研制出世界上最大的神经形态计算机Hala Point。它包含11.52亿个人造神经元，分布在1152个Loihi 2芯片上，每秒能进行380万亿次突触操作。英特尔公司希望，这种旨在模拟人脑处理和存储数据方式的计算机能提高人工智能（AI）模型的效率和能力
多管齐下让人工智能更节能
世界经济论坛官网近日报道指出，为让人工智能（AI）发挥其变革潜力、提高生产力水平及社会福祉，人类必须确保它可持续地发展。这一愿景面临的核心难题在于，随着算力和性能的不断提升，能耗也在快速增长。AI生态系统，从硬件、训练协议到操作技术，都会耗费大量能源。鉴于此，科学家正在设法让其更节能。措施包括改变A
多管齐下让人工智能更节能
世界经济论坛官网近日报道指出，为让人工智能（AI）发挥其变革潜力、提高生产力水平及社会福祉，人类必须确保它可持续地发展。这一愿景面临的核心难题在于，随着算力和性能的不断提升，能耗也在快速增长。AI生态系统，从硬件、训练协议到操作技术，都会耗费大量能源。鉴于此，科学家正在设法让其更节能。措施包括改变A
大脑的记忆“芯片”在哪里？
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/4/498614.shtm
美研究揭示大脑如何学习语言
新华社电 美国一项新研究表明，人类用于学习语言的大脑回路还能“兼职”其他用途，而非此前认为的是专门用于学习语言的模块。 发表在最新一期美国《国家科学院学报》上的这项研究显示，儿童学习母语及成年人学习外语时使用的大脑回路还有记住购物清单或学习开车等多种用途。论文共同作者、州立肯特大学的菲利普
美研究揭示大脑如何学习语言
美国一项新研究表明，人类用于学习语言的大脑回路还能“兼职”其他用途，而非此前认为的是专门用于学习语言的模块。 发表在最新一期美国《国家科学院学报》上的这项研究显示，儿童学习母语及成年人学习外语时使用的大脑回路还有记住购物清单或学习开车等多种用途。论文共同作者、州立肯特大学的菲利普·哈姆里克
赛默飞推出全新FTIR学习中心
分析测试百科网讯 7月21号，赛默飞推出FTIR学习中心。傅立叶变换红外光谱（FTIR）是一种复杂的技术，有着无限的分析可能性。这就是该中心推出的原因，用户可以认识实验室中的资源并得以成功的应用。如果用户正在使用或者考虑使用FTIR仪器，该中心能够提供： 基础知识培训，了解基本工作原
模拟大脑：细胞和电路融合成趋势
据英国广播公司（BBC）网站近日报道，在坦桑尼亚举办的全球TED大会上，尼日利亚科学家艾加比展示了一款由小鼠神经元制成的人工智能计算设备模型，其拥有“嗅觉”，能识别出爆炸物以及疾病标记物的气味，可用于机场安检和疾病检测等领域。 研究人员表示，这款名为“Koniku Kore”的设备有望成为未来
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中