科学者たちは 、光を動力源とする新しいAIチップを開発しました。メモリ、機械学習、画像処理は、チップ上に配置された単一のシステムに統合されています。
開発はプロトタイプ段階です。しかし、これはすでに新しい「ブレインオンチップ」システムに向けた重大な一歩です。その中の教育は、人々と同じ原則に基づいて構築されています。
チップのプロトタイプは、オーストラリアのメルボルンにある王立工科大学（RMIT）の専門家が率いるオーストラリア、アメリカ、中国の科学者のグループによって作成されました。
チップのしくみ
新しいチップは、RMITの初期バージョンのプロトタイプに基づいています。デバイスは、光を使用してデータを記憶および保存しました。
チップは極薄の黒色蛍光板をベースにしてい ます。グラファイトのような金属光沢のある物質です。黒リンは電流を伝導し、半導体特性を持っています。また、光の波長に応じて電気抵抗を変化させることができます。マイクロ回路のマルチカラー照明により、チップに画像を認識して記憶するように教えることができました。
科学者たちは当初から、 人間の脳を記憶するという原則、つまり、人間の脳が見ているものから学ぶ能力を繰り返す技術を生み出すことが可能であると考えていました。
新しいライトチップAIは、画像の読み取り、画像の強調、データと数値の分類を行い、90％を超える精度で視覚コンテンツを認識するようにトレーニングされています。
チップスコープ
その「出版」を条件とする新しい開発は、神経ロボティクスの開発に弾みをつけることができます。
このテクノロジーは、次のようなデバイスに適用できます。
- ドローンとロボット;
- ウェアラブルガジェット;
- スマートテクノロジー;
- バイオニックインプラント。
バイオニクスへの応用は特に重要です。結果は医学に使用できます。そして、例えば、バイオニックアイのサイズの縮小と精度の向上につながります。
バイオニックアイは、通常の視覚器官を部分的に置き換えることができるウェアラブルデバイスです。損傷した眼球に人工網膜が埋め込まれ、残りの神経受容体がトリガーされます。
また、チップはシリコン技術と互換性があり、さまざまなデバイスに統合できます。
簡単な例は車のDVRです。デバイスにそのようなチップが含まれていると、対向するライト、道路オブジェクト、標識、縞模様を簡単に認識し、インターネットに接続していなくても特定の決定を下し始めます。
リンだけではない：ElonMuskのチップ
ニューロテクノロジーとチッピングは、ElonMuskによって設立された会社であるNeuralinkのチームによって積極的に調査されてい ます。この技術は、サル、マウス、ブタでのテストに すでに合格してい ます。 この技術は、手足の麻痺を持つ人々を助けます。チップは、聴覚障害の場合に聴覚を回復することができ、アルツハイマー病の場合、記憶を回復することができます。チップの主な目的は、患者の脳をAIと接続することです。
コインサイズのリンクチップは、外部からの干渉をほとんど伴わずに脳に埋め込むことができます。ムスク は、リンクを頭蓋骨のスポーツアクセサリーに例えました。
起業家は、チップが脳からのデータを処理できるだけでなく、それを脳にアップロードできると信じています。
この技術は現在非常に高価です。しかし、時間の経過とともに、ムスクはチップの価格を許容できる価格に下げることを計画しています。彼は、時間の経過とともに、そのようなチップを移植するための操作のコストは、それ自体のコストを考慮に入れて、数千ドルになることを望んでいます。
