研究前沿:清华大学-通用类脑计算 | Nature Electronics评述

文摘   2024-11-08 06:20   北京  

类脑计算Brain-inspired computing旨在利用神经科学的理念,开发更高效的计算系统。这种方法可用于广泛的应用——从神经模拟到智能计算——并有有望用于创建通用计算基础设施。

今日,清华大学Weihao Zhang, Songchen Ma,施路平Luping Shi等,在Nature Electronics上发表评述文章,探讨了通用类脑计算的发展。
调研了迄今为止用于创建类脑计算系统的硬件和软件。然后,考虑结合神经科学和计算机科学方法,构建通用类脑计算系统的潜力,强调三大领域:时间、空间和时空能力。近似计算和精确计算;以及控制流和数据流。

The development of general-purpose brain-inspired computing. 
通用类脑计算的发展。

图1:类脑计算的指导范例和应用。


图2:类脑计算的硬件和软件进展。

图3:大规模类脑计算系统。


图4:融合大脑和计算机的关键特征。


图5: 通用类脑计算general-purpose brain-inspired computing,GPBIC的发展。

文献链接
Zhang, W., Ma, S., Ji, X. et al. The development of general-purpose brain-inspired computing. Nat Electron (2024).
https://doi.org/10.1038/s41928-024-01277-y
https://www.nature.com/articles/s41928-024-01277-y
本文译自Nature。
来源:今日新材料
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