मंगलवार, 7 मई 2024

डेस्कटॉप v4.2.1

Root Nationसमाचारआईटी अखबारआपके विचार से न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर जल्द ही एक वास्तविकता बन सकते हैं

आपके विचार से न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर जल्द ही एक वास्तविकता बन सकते हैं

-

मस्तिष्क के तंत्रिका नेटवर्क के बाद तैयार की गई कंप्यूटर चिप्स की एक नई पीढ़ी इस दशक के अंत तक एक नई विकसित सामग्री की बदौलत उत्पादन में हो सकती है। यह 3डी सामग्री से बना पहला इलेक्ट्रोकेमिकल 2-टर्मिनल ट्रांजिस्टर है।

स्टॉकहोम और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में केटीएच रॉयल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के वैज्ञानिकों ने पाया है कि एमएक्सईएन नामक टाइटेनियम कार्बाइड यौगिक से बने मेमोरी घटकों में "शास्त्रीय ट्रांजिस्टर प्रौद्योगिकी के पूरक की उत्कृष्ट क्षमता है।" इलेक्ट्रोकेमिकल रैंडम एक्सेस मेमोरी, या ईसीआरएएम, एक कृत्रिम नेटवर्क में एक सिनैप्टिक सेल की तरह व्यवहार करता है, जो डेटा भंडारण और प्रसंस्करण के लिए एक सार्वभौमिक भंडारण प्रदान करता है। केटीएच के एसोसिएट प्रोफेसर और प्रमुख लेखक मैक्स हमीदी ने एक बयान में कहा, "ये नए कंप्यूटर उन घटकों पर भरोसा करेंगे जिनमें कई राज्य हो सकते हैं और मेमोरी में गणना कर सकते हैं।"

जर्नल एडवांस्ड फंक्शनल मैटेरियल्स में प्रकाशित निष्कर्ष बताते हैं कि एमएक्सईएन न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटरों के विकास में एक मौलिक भूमिका निभा सकता है जो मानव मस्तिष्क के करीब काम करते हैं और आज के पारंपरिक कंप्यूटरों की तुलना में हजारों गुना अधिक ऊर्जा कुशल हैं।

आपके विचार से न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर जल्द ही एक वास्तविकता बन सकते हैं

टेकराडार प्रो को दिए एक बयान में, मैक्स हमीदी ने पुष्टि की कि तकनीक "सीएमओएस वेफर्स के समान प्रक्रियाओं का उपयोग करती है, सिलिकॉन पर 2 डी सामग्री की परतों को एकीकृत करती है। हम लिखने की गति देख रहे हैं जो किसी भी अन्य ईसीआरएएम की तुलना में 1000 गुना तेज है जिसे प्रदर्शित किया गया है। इसका अर्थ यह है कि यदि हम 2D ECRAMs को नैनोस्केल में स्केल करते हैं, तो वे आधुनिक कंप्यूटर (सब-नैनोसेकंड) में ट्रांजिस्टर के समान तेज़ हो सकते हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें CMOS तकनीक का उपयोग करके हमारे आधुनिक कंप्यूटरों में बनाया जा सकता है (2D की धातु सामग्री की संगतता के कारण) CMOS फैब तकनीक वाले ट्रांजिस्टर)।

"हम विशेष उद्देश्य वाली कंप्यूटर इकाइयाँ (जैसे 5-10 वर्षों में) बनाने में सक्षम होंगे, जहाँ मेमोरी और ट्रांजिस्टर जुड़े हुए हैं, जिससे वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मॉडलिंग समस्याओं के लिए आज हमारे पास मौजूद सर्वश्रेष्ठ कंप्यूटरों की तुलना में कम से कम 1000 गुना अधिक ऊर्जा कुशल हैं (कुछ गणना कुछ एल्गोरिदम के लिए 1 मिलियन गुना ऊर्जा दक्षता भी दिखाती है)।

हम शायद पहले वाणिज्यिक उत्पाद के दशक के अंत से पहले प्रदर्शित होने की उम्मीद कर सकते हैं, क्योंकि बाजार में जाने की रणनीति के लिए कम से कम पांच साल के परीक्षण की आवश्यकता होती है।

यह भी पढ़ें:

स्रोतTechRadar
साइन अप करें
के बारे में सूचित करें
अतिथि

0 टिप्पणियाँ
एंबेडेड समीक्षा
सभी टिप्पणियाँ देखें
अपडेट के लिए सब्सक्राइब करें