类脑计算的一大创出 BrainScaleS-2

并在研习当中，持续改变其在笔记本电脑上的权重。然后，当操练完成时，高频率人脑可在笔记本电脑上可执行使命。数据分析人员统计数据感叹，他们的人脑在音韵和动态使命上达到了与在AI上可执行使命的顶级高频率人脑相同的精确度。换句话感叹，该搜索算法精确地知道需要要用哪些重置才能克服电子元件不转换难题。Sussex学的计算出来脑科学家 Thomas Nowotny 感叹: “他们用这个管理系统要用了一个真正的难题，这是一个巨大的成果。”。而且，正如所料，他们这样要用的新能源效率格外让人深刻印象深刻; 编者感叹，在笔记本电脑上直通他们的搜索算法耗尽的新能源比一个标准处理事件器需要的新能源不算1000倍。然而，Frenkel 认为，虽然光子耗尽到目前为止为止是个好消息，但是脑构造笔记本电脑无论如何需要在一般所谓的硬体环境当中，完成类似的音韵和动态识别使命，而不是为其特定构建的处理事件器上显然自己。Nowotny 收到感叹，这种作法意味著较难扩展到大型实际使命，因为它无论如何需要在位数AI和笔记本电脑二者之间来回穿梭数据。近十年目标是让人脑自始至终在脑构造笔记本电脑上操练和直通，其实不需要位数AI。Nowotny 感叹，但这需要重构下一代笔记本电脑，这需要数年的时间段。目前为止，Zenke 和 schmmel 的团队很感到高兴地展示了人脑搜索算法可以处理事件脑构造硬体上实时脑元二者之间的细微改变。“你可以仅靠60或70年的实战经验和应用程序历史背景的位数计算出来,”Schemmel 感叹。“对于这种实时计算出来，我们须要自己一切从头开始。”[1] 原文链接：

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