光子AI加速器;更清晰的看硬盘写头;画电路用钢笔。
光子AI加速器
现在有很多处理器和加速器专注于加快神经网络的性能,但明斯特大学的研究人员,牛津大学,瑞士联邦理工学院洛桑(EPFL), IBM研究欧洲,和埃克塞特大学说人工智能处理可能发生的更快的使用光子张量处理器能够同时处理多个数据集。
矩阵乘法的团队创建了一个光子硬件加速器,神经网络的主要处理负载。他们结合相变材料(潜热)节能存储元素。常用的光学数据存储、个pcm都允许新处理器存储和保存矩阵元素不需要能源供应。
开展并行矩阵乘法在多个数据集,物理学家使用芯片作为光源频率梳。频率梳提供了各种光波长,处理独立于彼此在同一光子芯片。这使高度并行数据处理在所有波长同时通过计算。“我们的研究是第一个应用领域的频率梳人工神经网络,”Wolfram Pernice说,物理研究所的教授和明斯特大学的软纳米科学中心。
卷积神经网络识别手写的信件被用于测试,但是研究人员说,这可能途径适用于一系列的任务。此外,他们指出,这种方法提供了一个路径来填补CMOS圆片规模集成光子的核心。
“卷积操作输入数据和一个或多个过滤器之间——这可能是一个突出的边缘的照片,例如,可以很好地转移到我们的矩阵架构,”约翰Feldmann解释说,现在牛津大学博士后研究员。“利用光信号转移使处理器执行并行数据处理通过波长复用,从而导致更高的计算密度和许多矩阵乘法在只有一个步伐。相比传统的电子产品,通常工作在低GHz范围,光调制与加快速度可以达到50到100 GHz范围。”
更清晰的看硬盘写正面
每年生成随着数据量的增加,硬盘驱动器(hdd)保持主数据存储设备hdd运送价值200亿美元的2020年预期有一个总容量超过zettabyte之一。然而,理解写头操作构成障碍改善能力和数据传输速率。
目前写正面有一个非常精细结构,尺寸小于100纳米。磁化反转发生在不到一纳秒,使实验的观察写头动力学困难。
来自东北大学的研究人员,东芝公司和日本同步加速器辐射研究所(JASRI)使用大规模的同步加速器辐射设施SPring-8形象的磁化动力学硬盘写头第一次与一个10000000000秒的精度。
为了实现这一点,一个写操作主管的间隔周期的十分之一周期产生的x射线脉冲SPring-8存储戒指。同时,聚焦x射线扫描medium-facing写头,表面和磁圆二色性图像颞磁化强度的变化。这个达到50秒的时间分辨率和空间分辨率为100 nm,使分析的结构和快速写头操作。研究人员说,有可能达到更高的分辨率的方法提高x射线聚焦光学。
成像技术,研究小组发现,磁化反转的主要杆是纳秒内完成,从磁化出现在保护区域空间格局在回应主磁极逆转。
他们期望的方法支持高精度分析写头操作,导致下一代的发展写头和进一步提高硬盘的性能。东芝旨在应用开发的分析方法和获得的知识写头操作的发展助力磁记录写头。
画电路用钢笔
导电油墨用于打印或在表面画柔性电路。然而,他们可以是昂贵的,阻塞应用程序装置,和失败的一些材料。
来自武汉大学的研究人员开发了一个便宜导电油墨和一个clog-free圆珠笔,可以用来画电路几乎任何地方。
堵塞的技巧是一个特殊的问题导电墨水的钢笔样式应用者。而不是更昂贵的金属微粒的油墨,团队转向了水性油墨含有导电碳颗粒组成的石墨烯nanosheets,微碳纳米管和炭黑。顺丁烯二酸酐改性松香树脂添加粘结剂降低油墨的固体含量和粘度,和黄原胶添加稳定分散的碳不会解决的墨水。
研究人员优化的粘度和导电粒子的大小相对于笔尖来创建一个系统,提供稳定和顺利写作平坦和不规则的表面性能。他们展示了墨水的工作能力困难表面通过电路丝瓜。
电路用钢笔在纸上画了多个周期的折叠没有恶化。墨水坐了12个小时后保持稳定,没有有害气体释放在使用和成本远远低于其他文献中报道,研究人员指出。笔也可以用来绘制灵活、可穿戴电子设备在软基板或人体皮肤。
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