神经形态磁性纳米线;两个破纪录的太阳能电池;小,快速调制器。
神经形态磁性纳米线
德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员,在达拉斯德克萨斯大学,桑迪亚国家实验室提出神经形态计算方法使用磁性元件。研究小组说,这种方法可以减少训练神经网络的能源成本。
“现在,训练你的神经网络方法非常密集,”冉阿让说安妮Incorvia,助理教授UT奥斯汀Cockrell学校的电子和计算机工程系。“我们的工作能做的就是帮助减少训练努力和能源成本。”
团队的系统使用磁性纳米线(人工神经元)的特定方式,增加人工神经元的能力互相竞争,最活跃的胜利。这种效应称为侧抑制,通常需要额外的电路,增加成本,需要更多的能量和空间。
侧抑制发生在大脑的神经元发射的最快能够防止神经元放电慢。在计算,这减少了能源的使用在处理数据。
Incorvia说他们的方法提供了一个减少能源使用的20至30倍标准的反向传播学习算法在执行相同的任务。
这项研究集中在两个磁神经元之间的相互作用和相互作用的初步结果多个神经元。接下来,该团队将努力将研究结果应用于大组的多个神经元以及实验验证结果。
两个破纪录的太阳能电池
两组研究人员宣布破纪录的太阳能电池在不同的类别。
在一个,科学家在国家可再生能源实验室(NREL)捏造一个six-junction太阳能电池有世界上最高的太阳能转换效率为47.1%,这是衡量下集中照明。变化相同的细胞也创造效率纪录下太阳光照在39.2%。
“这个设备确实展示了非凡的多结太阳能电池的潜力,”约翰·Geisz说一个国家可再生能源实验室的高效水晶光电组的首席科学家。
多结太阳能使用不同的材料来吸收不同波长的光。设备包含大约140总层各种III-V材料来支持这些连接的性能,然而,是比人类的头发还细窄的三倍。由于其高效的特性和相关的成本使他们III-V太阳能电池通常用于卫星。其他应用包括太阳能集中器系统。
Geisz说,当前主要研究障碍超过50%的效率是减少细胞内的电阻壁垒阻碍电流的流动。NREL也从事减少III-V太阳能电池的成本。
对于其他,剑桥大学的研究人员,Helmholtz-Zentrum柏林(HZB),埃因霍温科技大学,萨勒诺大学建立了一个钙钛矿香烟串联太阳能电池实现了24.16%的效率。
和前面的细胞一样,这个使用多个材料捕获更多的光谱。金属卤化钙钛矿化合物主要使用光谱的可见部分,而香烟半导体转换,而红外线。
香烟的细胞,包括铜、铟、镓、硒,可以沉积超薄薄膜总厚度只有3到4微米;钙钛矿层在0.5微米甚至更薄。新的串联太阳能电池由香烟和钙钛矿因此远低于5微米的厚度,这将允许灵活的太阳能电池组件的生产。
“这个组合也是极其对辐照重量轻和稳定,并可以在卫星技术适合应用在空间,“HZB的教授史蒂夫·阿尔布雷特博士说。
小,快调制器
乔治·华盛顿大学的研究人员,德克萨斯大学奥斯汀分校,ω光学了硅基电光调制器一样快,他们说的是较小的和更有效的比最先进的技术。
用于将电子数据转换为光学数据流,典型的光电调节器是1毫米和1厘米之间。团队的新设备是1,和能够提供gigahertz-fast调制信号。
设备,团队结合氧化铟锡(ITO)透明,导电材料常用于触摸屏显示器和太阳能电池以硅光子芯片平台。
硅通常是被动结构在光子集成电路构建,硅材料的光物质相互作用产生一个相当弱光指数变化,需要一个更大的设备足迹。研究人员发现,添加一个薄层ITO提供的硅光子波导光学指数改变硅1000倍。
根据团队,设备对温度变化稳定,允许一个单一的光纤电缆携带多个波长的光,增加的数据量可以通过一个系统。
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