【摘 要】
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在科技界,人们将一项技术从早期试用到大规模商用的飞跃称为“跨越鸿沟”.神经形态计算中如今就有一个正在跨越鸿沟的例子.●该方法模拟人脑神经元的连接和沟通方式,其支持者
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在科技界,人们将一项技术从早期试用到大规模商用的飞跃称为“跨越鸿沟”.神经形态计算中如今就有一个正在跨越鸿沟的例子.●该方法模拟人脑神经元的连接和沟通方式,其支持者称神经形态芯片的运行功率比传统的CPU低很多.而其问题在于如何证明神经形态学可以走出实验室,实现商业应用.3月,位于加州阿尔马敦的IBM研究机构举行了一场神经启发计算元素研讨会,该领域的主要研究人员在此次会议上坦率地讨论了这一挑战.●“目前在神经形态计算方面有很多炒作.”英国曼彻斯特大学研究员、神经形态的重要研究项目——大三角帆(SpiNNaker,“脉冲神经网络架构”的英文缩写)项目的负责人史蒂夫?费伯(Steve Furber)表示,“神经形态系统的确已存在,你可以得到并使用它.但它们的用户规模基础相当小,主要是大学和产业研究小组.而且使用它需要相当专业的知识.目前还没有令人信服的大众应用实例能表明神经形态优于其他同类技术.”
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