Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên hữu ích cho việc dự đoán các sự kiện khẩn cấp như đau tim, thiên tai và thất bại đường ống Điều này đòi hỏi các công nghệ tiên tiến có thể nhanh chóng xử lý dữ liệu Về vấn đề này, máy tính hồ chứa, được tỷ lệ kèo nhà cái nhà cái kế đặc biệt để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian với mức tiêu thụ điện năng thấp, là một lựa chọn hứa hẹn Nó có thể được triển khai trong các khung khác nhau, trong đó điện toán hồ chứa vật lý (PRC) là phổ biến nhất PRC với các khớp thần kinh nhân tạo quang điện tử (cấu trúc ngã ba cho phép một tế bào thần kinh truyền tín hiệu điện hoặc hóa học đến một tế bào khác) bắt chước các yếu tố khớp thần kinh của con người được dự kiến sẽ có khả năng nhận dạng vô song và khả năng xử lý thời gian thực giống với hệ thống thị giác của con người

1655_1885

Trong một bước đột phá gần đây, một nhóm các nhà nghiên cứu của Khoa Điện tử ứng dụng, Trường Đại học Kỹ thuật Tiên tiến, Đại học Khoa học Tokyo (TUS), do Phó Giáo sư Takashi Ikuno dẫn đầu và bao gồm ông Hiroaki Synapse của con người photopolyme với hằng số thời gian có thể được kiểm soát bởi cường độ ánh sáng đầu vào Nghiên cứu của họ được công bố trực tuyến vào ngày 28 tháng 10 năm 2024, trên tạp chíVật liệu & giao diện ứng dụng ACS.

dr Ikuno giải thích động lực đằng sau nghiên cứu của họ:"Để xử lý dữ liệu quang học đầu vào chuỗi thời gian với các thang thời gian khác nhau, điều cần tỷ lệ kèo nhà cái là chế tạo các tỷ lệ kèo nhà cái bị theo thang thời gian mong muốn Lấy cảm hứng từ hiện tượng hậu quả của mắt

tỷ lệ kèo nhà cái bị dựa trên pin mặt trời sử dụng thuốc nhuộm dựa trên dẫn xuất hình vuông và kết hợp đầu vào quang học, tính toán AI, đầu ra tương tự và các hàm cung cấp năng lượng trong chính tỷ lệ kèo nhà cái bị ở cấp độ vật liệu Nó thể hiện độ dẻo tổng hợp để đáp ứng với cường độ ánh sáng, cho thấy các tính năng synap như cơ sở xung ghép và trầm cảm xung ghép Các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng việc điều chỉnh cường độ ánh sáng dẫn đến hiệu suất tính toán cao trong các tác vụ xử lý dữ liệu chuỗi thời gian, không phân biệt chiều rộng xung ánh sáng đầu vào

Hơn nữa, khi tỷ lệ kèo nhà cái bị này được sử dụng làm lớp Reserver của PRC, nó đã phân loại các chuyển động của con người như uốn cong, nhảy, chạy và đi bộ với hơn 90 & percnt; sự chính xác Ngoài ra, mức tiêu thụ năng lượng chỉ là 1 & percnt; theo yêu cầu của các hệ thống thông thường, cũng sẽ làm giảm đáng kể lượng khí thải carbon liên quan"Chúng tôi đã chứng minh lần đầu tiên trên thế giới rằng tỷ lệ kèo nhà cái bị được phát triển có thể hoạt động với mức tiêu thụ năng lượng rất thấp và xác định chuyển động của con người với tỷ lệ chính xác cao,"Nhấn mạnh Tiến sĩ Ikuno

Đáng chú ý, tỷ lệ kèo nhà cái bị được đề xuất mở ra một đường dẫn mới để thực hiện các cảm biến AI cạnh cho các thang đo thời gian khác nhau, với các ứng dụng trong camera giám sát, camera xe hơi và giám sát sức khỏe Theo Tiến sĩ Ikuno,"Sáng chế này có thể được sử dụng như một cảm biến quang AI phổ biến AI có thể được gắn vào bất kỳ đối tượng hoặc người nào, và có thể tác động đến chi phí liên quan đến tiêu thụ điện năng, chẳng hạn như máy ảnh gắn trên xe hơi và máy tính gắn trên xe hơi"Ông nói thêm,"tỷ lệ kèo nhà cái bị này có thể hoạt động như một cảm biến có thể xác định chuyển động của con người với mức tiêu thụ điện năng thấp, và do đó có khả năng đóng góp vào việc cải thiện mức tiêu thụ năng lượng xe

Để bao gồm, tỷ lệ kèo nhà cái bị dựa trên pin mặt trời mới này có khả năng đẩy nhanh sự phát triển của các cảm biến AI cạnh tiết kiệm năng lượng với các ứng dụng khác nhau

Tiêu đề hình ảnh:tỷ lệ kèo nhà cái bị synap dựa trên pin mặt trời nhạy cảm với thuốc nhuộm
Chú thích hình ảnh:tỷ lệ kèo nhà cái bị tính toán bộ phận vật lý mới với hằng số thời gian được kiểm soát bắt chước hành vi synap của con người để xử lý AI cạnh hiệu quả tỷ lệ kèo nhà cái bị có thể phát hiện chính xác chuyển động của con người trong khi tiêu thụ công suất thấp đáng kể
Tín dụng hình ảnh:Takashi Ikuno từ Đại học Khoa học Tokyo, Nhật Bản
Loại giấy phép:Nội dung gốc
Hạn chế sử dụng:Không thể được sử dụng mà không có sự cho phép

Về Đại học Khoa học Tokyo

tỷ lệ kèo góc nhà cái Đại học Khoa(TUS) là một trường đại học nổi tiếng và được kính trọng, và là trường đại học nghiên cứu tư nhân chuyên khoa khoa học 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 học đã liên tục đóng góp cho sự phát triển của Nhật Bản trong khoa học thông qua việc khắc sâu tình yêu đối với khoa học trong các nhà nghiên cứu, kỹ thuật viên và nhà giáo dục

Với sứ mệnh "tạo ra khoa học và công nghệ cho sự phát triển hài hòa của tự nhiên, con người và xã hội", TUS đã thực hiện một loạt các nghiên cứu từ khoa học cơ bản đến khoa học 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 học được công nhận và chăm sóc Đây là trường đại học tư duy nhất ở Nhật Bản đã sản xuất một người chiến thắng giải thưởng Nobel và là trường đại học tư duy nhất ở châu Á sản xuất những người chiến thắng giải thưởng Nobel trong lĩnh vực Khoa học Tự nhiên