制造业:9月14日

概率的电脑
桑迪亚国家实验室和其他正在开发什么研究人员称之为概率计算机。

代替传统的计算,桑迪亚正在开发一种系统内置随机性计算信息每次都是不同的。

作为研究项目的一部分,美国能源部项目获得了600万美元在未来三年发展的想法。桑迪亚正在与橡树岭国家实验室,纽约大学、德克萨斯大学奥斯汀分校和天普大学。Sandia-led项目叫做COINFLIPS或利用固有的物理特性转化协同设计改进的神经基础。

COINFLIPS(协同设计改进的神经基础利用固有的物理特性转化)。来源:桑迪亚国家实验室与劳拉·哈特菲尔德的形象。

概率计算是为了解决几个问题。例如,一个汽车有成千上万的部分。但其中任何一个部分可能打破在开车的损坏或故障。很难知道多久将一部分在一辆汽车。

这就是计算机符合概率。他们可以解决这样复杂的概率问题。他们也可以帮助科学家分析亚原子粒子,模拟核物理实验和处理图像更快。

“概率计算分配可能是通过多次抽样模型的一系列解决方案(例如,通过使用不同的随机数重复计算),而不是使用精确的数值计算,每次都是完全相同的。我们的系统将在硬件级别而不是软件层面,”布拉德Aimone解释说,一个科学家在桑迪亚,在电子邮件交流。

有什么好处或优势传统计算?“有两个主要优点,Aimone说。“现代计算机精确计算和设计摆脱噪音。设计一个概率计算机相匹配的不确定性和噪音,自然存在于复杂的问题将使我们能够建立更多的预测科学模型和信息化的分析。”

概率计算也能源效率。“消除噪音在当今的电脑需耗费大量的能量。通过使用一个有效的概率计算机,我们可以直接使用物理设备的噪声和微电子作为计算工具。我们预计,这将导致显著节约能源在未来系统中,”Aimone说。

工作正在开发一个基于技术的计算机体系结构。“我们设想一个新的架构,将更像今天的神经形态(仿生)计算机比传统计算机,并增加了随机性在一个非常低的水平,”沙Misra桑迪亚科学家说。“天生我才必有用,随机性不能噪声或随机数加密,所以我们观察磁隧道结和隧道二极管。到底是怎样的逻辑、记忆和随机数生成器将是我们研究的重点,所以我们试图成为开放不同的技术,包括不同的记忆,可能带来。”

量子人工智能计算
圣地亚哥加州大学和普渡大学开发了quantum-like使设备和材料神经形态神经网络。

研究人员结合超级计算材料和专门的氧化物,使一个人工智能系统,模拟大脑。加州大学圣地亚哥分校的工作正在进行量子材料节能神经形态计算(Q-MEEN-C)中心。在美国能源部的支持下,我们的目标是开发量子材料的发展资源节约型、容错计算机启发,就像一个大脑。该计划最初在2019年推出。

这代表了世界上众多的努力之一,发展人工智能(AI)。今天,机器学习是最常见的人工智能。人工智能的一个子集,机器学习系统中使用神经网络,处理大量的数据和识别模式。然后,网络匹配特定的模式和学习哪些属性是很重要的。今天的许多基于机器学习系统使用传统的芯片架构gpu和处理器。

神经网络由多个神经元和突触。这些都不是生物有机体。一个神经元可以用逻辑门由一个存储单元。神经元计算机,与一个链接称为突触。基本上,一个人工神经网络(ANN)有三个layers-input,隐藏起来,和输出。每个由神经元、突触相连。

“安一个基于连接单元或节点的集合称为人工神经元,松散模式生物大脑中的神经元,”根据维基百科。“每个连接,就像生物大脑的神经突触,可以传输一个信号到其他神经元。一个人工神经元接收信号然后处理它,能神经元信号连接到它。信号的连接是一个实数,并计算每个神经元的输出输入的总和的一些非线性函数。被称为边缘的连接。神经元和边缘通常有一个重量,调整学习所得。体重增加或减少的强度信号连接。”

与此同时,行业也一直在一个非传统的方法称为神经形态计算工作,仍然是数年的时间才能实现。神经形态计算也使用神经网络。不同的是这个行业试图复制大脑硅。目标是模仿使用时间精确脉冲处理信息的方式。

圣地亚哥加州大学和普渡大学神经形态来源于一个新的编撰计算。代替硅,研究人员结合超导设备和莫特金属−−绝缘体转变基于可调电阻器设备。更具体地说,研究人员正在使用的超导约瑟夫森结设备。

一个约瑟夫森结包括薄绝缘层,这是由两个超导金属夹。在操作、电子配对和隧道结。谐振器组件,激发旋转波,信号转换成直流电压。

约瑟夫森结也被用于量子计算领域。在量子计算、量子比特的信息存储,或量子位可以存在“0”或“1”或两者的结合。叠加态使量子计算机能够执行多个计算。然而,量子计算仍处于初级阶段。

与此同时,加州大学圣地亚哥分校,普渡两种量子technologies-superconducting材料基于铜氧化物和过渡金属绝缘体材料,是基于氧化镍。然后,他们创建循环装置,可控制与氦和氢。相互连接的设备。

“我们目前的模拟电路和网络设备基于超导和Mott-insulating氧化物显示紧急状态的多样性取决于网络的空间配置,“Frano亚历克斯说,加州大学圣地亚哥分校教授在《美国国家科学院学报》(PNAS)。

“我们提出网络设计是基于实验已知的方法调优这些氧化物使用光离子的性质。我们显示神经元和突触的行为与超导约瑟夫森结阵列可以实现循环,所有在同一设备。我们还展示了一个多重性突触的状态可以通过设计基于氢化稀土nickelates数组的设备。在一起,我们的结果显示一个研究平台,利用集体宏观性质的量子材料模仿生物系统中的涌现行为,”Frano说。别人为工作做出了贡献。