Новые исследования показывают, как мозгоподобные компьютеры могут революционизировать блокчейн и искусственный интеллект

Новые исследования мозгоподобные компьютеры и блокчейн

Исследователи из Технического университета Дрездена в Германии недавно опубликовали прорывные исследования, демонстрирующие новое конструктивное решение материала для нейроморфного вычисления, технологии, которая может иметь революционные последствия как для блокчейна, так и для искусственного интеллекта.

С использованием метода, называемого “резервуарным вычислением”, команда разработала метод распознавания шаблонов, который использует вихрь магнонов для выполнения алгоритмических функций практически мгновенно.

Они не только разработали и протестировали новый резервуарный материал, но также продемонстрировали потенциал нейроморфных вычислений для работы на стандартной микросхеме CMOS, что может изменить представление о блокчейне и искусственном интеллекте.

Классические компьютеры, такие как те, которые приводят в движение наши смартфоны, ноутбуки и большинство суперкомпьютеров мира, используют двоичные транзисторы, которые могут быть либо включены, либо выключены (выражены как “единица” или “ноль”).

• Мировая цифровая платформа идентификации запускает глобальный проект по сканированию глазных яблок Worldcoin Сэма Альтмана
• Призрак из колодца лучше ли криптодобыча с ассоциированным газом для окружающей среды?
• Bittrex для пользователей из США выведите свою криптовалюту или рискните столкнуться с проблемами

Нейроморфные компьютеры используют программируемые физические искусственные нейроны для имитации органической активности мозга. Вместо обработки двоичных данных эти системы отправляют сигналы по разнообразным сетям нейронов с учетом фактора времени.

Причина, по которой это важно для областей блокчейна и искусственного интеллекта, заключается в том, что нейроморфные компьютеры фундаментально подходят для распознавания шаблонов и алгоритмов машинного обучения.

Двоичные системы используют булеву алгебру для вычислений. По этой причине классические компьютеры остаются непревзойденными, когда дело доходит до обработки чисел. Однако, когда речь идет о распознавании шаблонов, особенно если данные содержат шум или отсутствующую информацию, эти системы испытывают трудности.

Вот почему классическим системам требуется значительное время для решения сложных криптографических головоломок, и почему они не подходят для ситуаций, когда неполные данные мешают математическому решению.

В финансовой, искусственного интеллекта и транспортной отраслях, например, постоянно поступает поток реального времени. Классические компьютеры сталкиваются с проблемами с неполной информацией – вызов беспилотных автомобилей, например, до сих пор оказывается сложным заданием, которое не удается свести к серии “истина/ложь” вычислительных проблем.

Однако нейроморфные компьютеры созданы специально для решения проблем, связанных с отсутствием информации. В транспортной отрасли невозможно предсказать поток трафика с помощью классического компьютера из-за слишком большого количества независимых переменных. Нейроморфный компьютер может постоянно реагировать на данные в реальном времени, потому что он не обрабатывает точки данных поочередно.

Вместо этого нейроморфные компьютеры запускают данные через конфигурации шаблонов, которые функционируют, в некоторой степени, как человеческий мозг. Наши мозги вспыхивают определенными шаблонами в связи с определенными нейронными функциями, и и шаблоны, и функции могут меняться со временем.

Связано: Как квантовые вычисления влияют на финансовую индустрию?

Основное преимущество нейроморфных вычислений заключается в том, что по сравнению с классическими и квантовыми вычислениями их уровень энергопотребления крайне низок. Это означает, что нейроморфные компьютеры могут значительно сократить затраты времени и энергии как при работе с блокчейнами, так и при майнинге новых блоков на существующих блокчейнах.

Нейроморфные компьютеры также могут значительно ускорить системы машинного обучения, особенно те, которые взаимодействуют с датчиками реального мира (автономные автомобили, роботы) или обрабатывают данные в реальном времени (анализ криптовалютного рынка, транспортные узлы).

We will continue to update BiLee; if you have any questions or suggestions, please contact us!