神经形态芯片

雷锋网消息，英特尔和康奈尔大学今天发表了一份联合论文，展示了英特尔的神经形态芯片Loihi的新能力：它能够从气味中学习和识别10种有害物质——即使存在“显着的”数据噪声和遮挡的情况。合著者说，它表明了神经形态计算技术可用于检测爆炸物、麻醉品、聚合物等的前体气味物质。这项研究本周发表在杂志《自然·机器智能》（Nature

AI、量子计算、神经形态计算都是当下的热词，但他们并非全新的技术。这些几十年前就被提出的技术，因为各种因素的限制，至今仍未达到相对理想的状态。在这三者中，AI目前最为火热，其中很重要的原因是深度神经网络的突破。那么，神经形态计算到底是不是可实现？什么时候才会爆发？业内专家北京大学信息科学技术学院教授，北京智源人工智能研

英特尔（Intel）宣布将推出一款名为Pohoiki Beach的新产品，旨在开发模仿人脑工作方式的半导体。这种神经形态芯片处理数据的方式与人脑类似，克服了困扰第一代人工智能芯片的种种挑战。通过这款产品，英特尔将人工智能扩展到与人类认知类似的领域，包括解释和自主适应。英特尔在一份研究报告中写道：“这对于克服基于神经网络

英特尔 已经展开了几次收购行动，并修改了深度学习的发展蓝图。新的产品系列既涵盖了用于训练神经网络的Knights Mill和Lake Crest（Nervana），也包含用于运行这些模型的Xeons，Altera FPGA和Movidius视觉 处理器 。 随着Loihi测试

【编者按】随着 人工智能 的发展，之前越来越多不可思议的事情都会慢慢变成现实。提到芯片我们都会惊叹其强大的存储记忆功能，但是如果这种芯片未来可以像人类大脑一样来识别和应用于各种事物，那将智能科技的重大进步。本文通过分析中国、法国、美国以及日本的科学家关于非线性振荡的研究，来探讨

【AI世代编者按】《连线》杂志近日撰文指出，神经形态芯片（neuromorphics）被设计专门用于模仿人类大脑，他们可能很快取代CPU。以下为文章内容摘要： 类似于 苹果 Siri这样的人工智能服务，都需要把用户问题传输到遥远的数据中心，然后通过数据中心的运算再传回答复。此类人工智能服务需要依

由于神经形态芯片能够比冯诺依曼结构芯片更快更好地处理传感器数据(如图像、视频、声音等)，所以对这些由晶体管网络构成的芯片研究成为了新的热点话题。多年来，科学家们一直在尝试进一步探究神经形态的电路架构。而其中的难点就在于如何处理神经元和硅之间的重叠部分——突触以及逻辑门。从光电子学上讲，就是光子穿过激光晶体管和突触间隙神