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流体学习:用神经形态纳米流体设备模拟大脑计算
Nano Today ( IF 13.2 ) Pub Date : 2023-10-26 , DOI: 10.1016/j.nantod.2023.102043
Aleksandr Noy , Zhongwu Li , Seth B. Darling

计算领域不断增长的能源需求要求重新思考硬件范例并考虑能源效率。大自然的例子——大脑——提出了一个问题:与超级计算机相比,这些自然计算机如何以最少的能量实现非凡的成就?神经形态计算模仿大脑的原理,但当前使用电子元件的神经形态概念面临可扩展性和自身功耗的挑战。一种潜在的革命性方法正在出现:通过纳米通道在水中离子传输进行计算。该领域通过以不同类型的离子作为载体模仿类脑信息处理,提供了节能的可能性。其目标是将先进的纳米级架构与受大脑启发的效率融合在一起,预示着计算的新时代。





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更新日期:2023-10-28
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