Với những đột phá lớn trong trí tuệ nhân tạo, nhận dạng hình ảnh và phát hiện đối tượng, lĩnh vực điện toán đã chứng kiến một cuộc cách mạng đáng chú ý trong thời gian gần đây Là một trường dựa trên dữ liệu, việc phân tích và xử lý hiệu quả các bộ dữ liệu lớn và phức tạp là vô cùng quan trọng trong điện toán Để tăng cường hiệu quả và tốc độ của các tác vụ dựa trên dữ liệu, các nhà nghiên cứu đang khám phá khả năng nhận ra các mô hình và mối quan hệ phức tạp vốn có trong dữ liệu để phát triển công nghệ điện toán "thần kinh" hiệu suất cao Cách tiếp cận tiên tiến này nhằm mục đích tái tạo khả năng của bộ não để xử lý thông tin theo cách song song và liên kết với nhau Bằng cách làm như vậy, nó tìm cách xây dựng một mạng lưới các nút có khả năng chuyển đổi dữ liệu thành các biểu diễn chiều cao phù hợp cho các tác vụ phức tạp như nhận dạng, dự đoán và phân loại mẫu

Hồ chứa vật lý giống như các tế bào thần kinh nhận và tương tác với các tín hiệu hoặc dữ liệu đầu vào, và các yếu tố cấu thành của chúng, cụ thể là tế bào thần kinh và kết nối của chúng, thay đổi tự động theo thời gian Các trạng thái hồ chứa này đại diện cho hệ thống vật lý tại một điểm cụ thể và đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi tín hiệu đầu vào thành các biểu diễn chiều cao Tuy nhiên, đảm bảo tính chiều cao của hồ chứa vật lý để đạt được một số lượng lớn các trạng thái hồ chứa là một nhiệm vụ thách thức

Bây giờ, trong một nghiên cứu được công bố trên tạp chíHệ thống thông minh nâng cao2869_3430

Dự trữ gating ion bao gồm cổng, thoát nước và các electron nguồn và được phân tách bằng một chất điện phân hoạt động như một môi trường để kiểm soát dòng chảy của các ion Áp dụng điện áp cho điện tử cổng kích hoạt phản ứng oxi hóa khử trong kênh nối nguồn điện tử nguồn và thoát nước, dẫn đến dòng thoát có thể được điều chỉnh chính xác Do đó, việc chuyển đổi bộ dữ liệu chuỗi thời gian thành điện áp cổng có thể cho phép các dòng đầu ra tương ứng phục vụ như các trạng thái hồ chứa riêng biệt

Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng lithium (li⁺) ion tiến hành gốm thủy tinh (LICGC) như một chất điện phân Trong LICGC, li⁺Các ion di chuyển nhanh hơn so với kênh, dẫn đến việc tạo ra hai dòng điện đầu ra - dòng thoát và dòng điện bổ sung, tăng gấp đôi hiệu quả số lượng trạng thái hồ chứa Hơn nữa, tốc độ vận chuyển ion khác nhau trong kênh và chất điện phân dẫn đến sự chậm trễ trong phản ứng của dòng thoát so với dòng cổng Phản hồi bị trì hoãn này cho phép các khả năng bộ nhớ ngắn hạn trong hệ thống, cho phép hồ chứa giữ lại và sử dụng thông tin từ các đầu vào trong quá khứ, một yêu cầu quan trọng đối với các hồ chứa vật lý

Để chế tạo thiết bị này, các nhà nghiên cứu đã gửi một màng dày 200nm của lithium cobalt oxit (Licoo₂) lên chất nền LICGC dày 0,15 mm Điện cực cổng bao gồm một màng mỏng Li-ion/bạch kim (PT), trong khi màng mỏng PT được sử dụng cho các điện cực thoát và nguồn Kênh nối các điện cực nguồn và nguồn bao gồm một oxit vonfram (VI) dày 100nm (WO₃) Phim mỏng

"Chúng tôi đã tái tạo thành công các đặc tính điện tương tự như các mạch thần kinh bằng cách sử dụng các phản ứng oxi hóa khử do chèn và giải hấp của li⁺ion vào li_xwo₃Phim mỏng, "Giải thích Tiến sĩ Higuchi

Thể hiện các khả năng đáng chú ý, thiết bị đã đạt được tổng cộng 40 trạng thái hồ chứa (20 từ dòng chảy và 20 từ dòng cổng) Nó vượt trội so với các hồ chứa vật lý khác như ghi nhớ và thiết bị mô-men xoắn spin khi giải các phương trình động phi tuyến bậc hai Đáng chú ý là tính phi tuyến, khả năng bộ nhớ ngắn hạn và số lượng trạng thái hồ chứa cao cho phép thiết bị đưa ra dự đoán với lỗi dự đoán bình phương trung bình thấp là 0,163 trong phần thứ hai của hệ thống dự trữ của cả đầu vào và đầu ra

Giải thích ý nghĩa thực tế của sự phát triển này, Tiến sĩ Higuchi kết luận,"Hệ thống phát triển có khả năng trở thành công nghệ đa năng sẽ được triển khai trong một loạt các thiết bị điện tử bao gồm máy tính và điện thoại di động trong tương lai"

tham chiếu

Tiêu đề của giấy gốc	:	Hồ chứa ion dựa trên oxi hóa khử, sử dụng Double Hồ chứa nước trong các phản ứng phi tuyến của thoát nước và cổng
Tạp chí	:	Hệ thống thông minh nâng cao
doi	:	101002/aisy202300123

Về Đại tỷ lệ kèo nhà cái net Khoa tỷ lệ kèo nhà cái net Tokyo

tỷ lệ kèo góc nhà cái góc nhà cái góc nhà cái Đại tỷ lệ kèo nhà cái net Khoa(TUS) là một trường đại tỷ lệ kèo nhà cái net nổi tiếng và được kính trọng, và là trường đại tỷ lệ kèo nhà cái net nghiên cứu tư nhân chuyên khoa khoa tỷ lệ kèo nhà cái net lớn nhất ở Nhật Bản, với bốn cơ sở ở trung tâm Tokyo và vùng ngoại ô của nó và ở Hokkaido Được thành lập vào năm 1881, trường đại tỷ lệ kèo nhà cái net đã liên tục đóng góp cho sự phát triển của Nhật Bản trong khoa tỷ lệ kèo nhà cái net thông qua việc khắc sâu tình yêu đối với khoa tỷ lệ kèo nhà cái net trong các nhà nghiên cứu, kỹ thuật viên và nhà giáo dục

Với sứ mệnh "tạo ra khoa tỷ lệ kèo nhà cái net và công nghệ cho sự phát triển hài hòa của thiên nhiên, con người và xã hội", TUS đã thực hiện một loạt các nghiên cứu từ khoa tỷ lệ kèo nhà cái net cơ bản đến khoa tỷ lệ kèo nhà cái net ứng dụng TUS đã chấp nhận một cách tiếp cận đa ngành để nghiên cứu và thực hiện nghiên cứu chuyên sâu trong một số lĩnh vực quan trọng nhất hiện nay TUS là một công đức nơi tốt nhất trong khoa tỷ lệ kèo nhà cái net được công nhận và chăm sóc Đây là trường đại tỷ lệ kèo nhà cái net tư duy nhất ở Nhật Bản đã sản xuất một người chiến thắng giải thưởng Nobel và là trường đại tỷ lệ kèo nhà cái net tư duy nhất ở châu Á sản xuất những người chiến thắng giải thưởng Nobel trong lĩnh vực Khoa tỷ lệ kèo nhà cái net Tự nhiên

■ Đại tỷ lệ kèo nhà cái net Khoa tỷ lệ kèo nhà cái net Tokyo (Giới thiệu TUS)

■ Danh sách nghiên cứu

■ Danh sách phát hành nhấn