Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Komputer może mieć… węch. Intel prezentuje układ neuromorficzny, który może wykryć niebezpieczne chemikalia

Komputery i ich zastosowania stale się zmieniają. Jeszcze niedawno najbardziej zależało nam na tym, by szybko wykonywały skomplikowane obliczenia na dużych liczbach. Dziś coraz bardziej pożądane staje się dokonywanie obliczeń w sposób podobny do tego, w jaki działa ludzki mózg. Rozpoznawanie obrazu, wyłuskiwanie danych o określonych cechach wśród mnogości innych czy znajdowanie powiązań między danymi – to zadania, o których myślimy obecnie w wielu zastosowaniach komputerów. Intel pokazał jak układ neuromorficzny – Intel Loihi – potrafi pójść o krok dalej w naśladowaniu ludzkiego mózgu. 

Ale czym w ogóle jest układ neuromorficzny? Jest to specjalnie zaprojektowany procesor, którego budowa i działanie czerpie inspirację z budowy mózgów istot żywych. Mam tu więc podobny, rozproszony model oparty o dużą liczbę neuronów.

We wspólnym artykule opublikowanym w Nature Machine Intelligence naukowcy z Intel Labs i Cornell University zademonstrowali zdolność neuromorficznego układu badawczego Intel Loihi do uczenia się i rozpoznawania niebezpiecznych chemikaliów w obecności znacznego tzw. szumu danych i okluzji. Loihi nauczył się każdego zapachu za pomocą tylko jednej próbki, bez zakłócania pamięci wcześniej wyuczonych zapachów. Wykazał on doskonałą dokładność rozpoznawania w porównaniu z konwencjonalnymi najnowocześniejszymi metodami, w tym rozwiązanie do głębokiego uczenia się, które wymagało 3000 razy więcej próbek szkoleniowych na klasę, aby osiągnąć ten sam poziom dokładności klasyfikacji.

„Opracowujemy algorytmy neuronowe na Loihi, które naśladują to, co dzieje się w twoim mózgu, kiedy coś poczujesz. Ta praca jest doskonałym przykładem współczesnych badań na pograniczu neuronauki i sztucznej inteligencji i pokazuje potencjał Loihi w zapewnianiu ważnych możliwości wykrywania, które mogłyby przynieść korzyści różnym branżom. ” powiedział Nabil Imam, starszy pracownik naukowy w Neuromorphic Computing Lab firmy Intel

Nabil Imam firmy Intel Labs trzyma neuromorficzny układ testowy Loihi w swoim laboratorium w Santa Clara w Kalifornii. (Źródło: Walden Kirsch / Intel Corporation)

Korzystając z algorytmu neuronowego wywodzącego się z architektury i dynamiki obwodów węchowych mózgu, naukowcy z Intela i Cornell University przeszkolili neuromorficzny chip badawczy Intela Loihi, aby ten uczył się i rozpoznawał zapachy 10 niebezpiecznych chemikaliów. Aby to zrobić, zespół wykorzystał zestaw danych składający się z aktywności 72 czujników chemicznych w odpowiedzi na te zapachy i skonfigurował schemat połączeń węchu biologicznego na Loihi. Chip szybko nauczył się reprezentacji neuronalnej każdego z zapachów i rozpoznał każdy zapach.

https://itreseller.pl/itrnewapi-vulkan-obsluguje-teraz-sledzenie-promieni-to-pierwszy-standard-otwartego-sledzenia-promieni-dzialajacy-miedzy-roznymi-platformami-i-urzadzeniami-roznych-producentow/