Das Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) hat einen selbstlernenden Memristor entwickelt, der menschliche Hirnsynapsen repliziert und die Effizienz der AI-Computer und die lokale Verarbeitung vorantreibt.
Memristoren oder „Speicherwiderstände“ werden als die besten Kandidaten für die Nachahmung von Synapsen in neuromorphen Computern angepriesen. Die neueste Entwicklung von Kaist übertrifft frühere Versuche und bietet eine verbesserte Synapsenreplikation. Dieser Durchbruch könnte es der KI ermöglichen, lokal zu arbeiten, die Energieeffizienz und die Verbesserung der Aufgaben im Laufe der Zeit zu steigern.
1971 theoretisierte Leon Chua die Existenz eines vierten grundlegenden Computerelements – eines Memristors. Diese Komponente kann Daten auch beim Ausschalten speichern und das Grundgestein des neuromorphen Computers bilden. Memristoren können die Datenspeicherung und -berechnung gleichzeitig mit dem menschlichen Gehirn verwandten. Seit ihrer Entdeckung im Jahr 2008 haben Forscher weltweit Memristor-Fähigkeiten verfeinert, um hirnähnliche Computer zu schaffen.
Im Januar 2025 kündigte Kaist einen Memristor an, der Fehler korrigiert und daraus lernt und zuvor herausfordernde neuromorphe Aufgaben löst. Zum Beispiel kann dieser Chip die Bewegungsbilder während der Videoverarbeitung von Hintergründen trennen und sich im Laufe der Zeit verbessert. Der Durchbruch wurde in detailliert Naturelektronik.
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Kaist behauptet, dass dieser Memristor eine lokale KI -Verarbeitung ermöglicht, wobei die Abhängigkeit von Cloud -Servern umgeht und die Privatsphäre und Energieeffizienz verbessert wird. Die Forscher Hakcheon Jeong und Seungjae Han verglichen dieses System mit einem intelligenten Arbeitsbereich, in dem alle Aufgaben an einem einzigen, effizienten Ort auftreten.
Kaist hat auch den ersten AI-Superkonferenzchip entwickelt, der mit ultrahohen Geschwindigkeiten mit minimalem Stromverbrauch verläuft. Dieser Chip ahmt die Effizienz des Gehirns nach und führt einen Milliarden Milliardenoperationen pro Sekunde mit nur 20 Watt Strom aus.
Verbesserte Memristoren bewegen uns zu einer Gehirn-auf-Chip, beschleunigen die KI-Entwicklung und potenziell der technologischen Singularität. Das Erreichen der wahren menschlichen Intelligenz in der KI bleibt jedoch eine komplexe Herausforderung.
Während der Hype um die technologische Singularität etwas übertrieben sein kann, hyper-fokusses von Kaist von Kaists AI Superconductor für Energieeffizienz und -geschwindigkeit, wodurch eine Praktikabilität vorliegt, die die realen Anwendungen lange vor dem Treffer von Skynetstufen vorantreiben kann.
Unter dem Kirschdach des Memristor-Hype arbeitet die Fähigkeit von Kaist lokal, was das ethische Pendel von der zentralen Wolkenregelung weggeht. Wenn dies zur Norm wird, könnten Unternehmen, die KI nutzen müssen, ihre Geschäftstätigkeit von der Kontrolle großer Wolken fernhalten.
Das echte Fleisch liegt in der Trennung von beweglichen Bildern von statischen Hintergründen-eine kleine Aufgabe auf dem Papier, aber in realen Anwendungen wie Fahrzeug- und Drohnennavigation von entscheidender Bedeutung. Diese Aufgabe war früher ein strenger Test für neuromorphe Chips, aber die neueste Technik von Kaist beweist, dass sie für die Hauptbühne bereit ist.
