科技日報北京1月26日電 （記者張夢然）韓國科學技能研討院團隊開發了一款超小型核算芯片。神經該芯片根據下一代神經形狀半導體技能，形狀習和具有自我學習和糾錯才能。半導貓撲視頻最新版本更新內容這項突破性的體芯研討成果在線宣布在最新一期《天然·電子學》雜志上。

傳統核算機體系通常將數據處理與存儲功用分隔，片具導致在處理如人工智能（AI）這樣雜亂使命時功率不高。自學而新研發的糾錯憶阻器集成體系仿照了人類大腦的信息處理形式，可以一起進行數據存儲和核算，神經這使其比現有體系愈加高效。形狀習和貓撲視頻最新版本更新內容這種體系可以使用于智能安全攝像頭中，半導即時辨認反常活動，體芯且無需依靠云端服務器；在醫療設備中，片具它可以實時剖析健康數據，自學供給及時的糾錯確診輔佐。

此次研發的神經核算芯片一大亮點在于其自適應學習才能。它可以主動糾正由非抱負特性引發的過錯。例如，在視頻流處理進程中，芯片可以學會區別移動物體與布景，并跟著時刻不斷優化這一才能。這種自學習機制已被證明可以在實時圖畫處理中，到達與抱負核算機模仿相媲美的準確性，標志著一個既牢靠又有用的類腦組件體系的完結。

研討團隊經過規劃一種高牢靠性憶阻器完成了對電阻改動的準確操控，并創建了一個高效體系來完成自學習進程，然后避免了雜亂補償過程的需求。試驗成果驗證了這種支撐實時學習和推理的下一代神經形狀半導體集成體系的商業化潛力，為戰勝現有技能約束供給了立異解決方案。

這項技能有望改動AI在日常設備中的使用方法，讓AI使命可以在本地環境中得到快速處理，不只提升了速度、增強了隱私維護，還提高了動力功率。這款根據憶阻器的核算芯片代表著向更先進的人工智能硬件邁出的重要一步，預示著未來智能設備功能的巨大騰躍。