ИИ учится «мыслить» по-человечески
Учёные создают RTNet - модель ИИ, имитирующую человеческое мышление.
Система демонстрирует стохастическое принятие решений и оценку уверенности.
Исследователи ASU разрабатывают динамическую память на основе резервуарных вычислений.
Новый подход позволяет ИИ воспринимать, хранить и проецировать паттерны во времени.
Технология может помочь решать сложные динамические задачи, ранее недоступные ИИ.
Учёные изучают компромиссы между скоростью и точностью обработки информации.
Настоящий эффект от ИИ мы увидим, когда будет избыточность мощности для саморефлексии во времени.
Это ещё примерно 3-4 порядка.
#RTNet #ReservoirComputing #HumanLikeAI
-------
@tsingular
Учёные создают RTNet - модель ИИ, имитирующую человеческое мышление.
Система демонстрирует стохастическое принятие решений и оценку уверенности.
Исследователи ASU разрабатывают динамическую память на основе резервуарных вычислений.
Новый подход позволяет ИИ воспринимать, хранить и проецировать паттерны во времени.
Технология может помочь решать сложные динамические задачи, ранее недоступные ИИ.
Учёные изучают компромиссы между скоростью и точностью обработки информации.
Настоящий эффект от ИИ мы увидим, когда будет избыточность мощности для саморефлексии во времени.
Это ещё примерно 3-4 порядка.
#RTNet #ReservoirComputing #HumanLikeAI
-------
@tsingular
🧠 TDK покажет нейроморфный AI-чип, который "думает" как мозжечок
TDK с Hokkaido University сделали чип, который использует физические свойства электронных компонентов вместо вычислений.
Как это работает:
- Данные циркулируют через 400 связанных узлов (резисторы + конденсаторы + транзисторы)
- Физические процессы (заряд/разряд) заменяют сложные расчёты
- Обучается только выходной слой
- Переключается между режимами 250 раз в секунду
Что покажут в демо на CEATEC 2025:
Чип подключён к руке через акселерометр. Пока вы ещё двигаете пальцами для жеста "камень-ножницы-бумага", AI уже определил что вы покажете и выдал выигрышный вариант.
Выиграть невозможно — чип учится вашим индивидуальным движениям в реальном времени.
(250 раз в секунду, еще раз!)
Еще деталей из документации:
- Предсказание хаоса: точность 95%
- "Память" на 45+ временных шагов назад
- COVID-19 прогноз: ошибка 100-450 человек для регионов Японии
- Всё это на энергопотреблении в разы ниже обычных нейросетей
Где применять:
- Роботы — мгновенная реакция на движущиеся объекты
- Носимая электроника — анализ жестов, походки, биометрии
- IoT-сенсоры — обработка данных прямо на устройстве без облака
- Медицинские датчики — мониторинг показателей в реальном времени
Почему это прорыв:
- Стандартный CMOS-процесс производства = легко масштабировать.
- TDK уже делает сенсоры для edge-устройств, теперь добавляют "мозг" для их мгновенного анализа.
- Edge AI без зависимости от облака и интернета.
Пока прототип, но технология готова к серийному производству.
На дронах и роботах GPU будут не нужны. Ну или рядом с GPU/NPU добавится еще и такой вот нейроморфный "мозжечок".
#ReservoirComputing #EdgeAI #TDK #Neuromorphic
———
@tsingular
TDK с Hokkaido University сделали чип, который использует физические свойства электронных компонентов вместо вычислений.
Как это работает:
- Данные циркулируют через 400 связанных узлов (резисторы + конденсаторы + транзисторы)
- Физические процессы (заряд/разряд) заменяют сложные расчёты
- Обучается только выходной слой
- Переключается между режимами 250 раз в секунду
Что покажут в демо на CEATEC 2025:
Чип подключён к руке через акселерометр. Пока вы ещё двигаете пальцами для жеста "камень-ножницы-бумага", AI уже определил что вы покажете и выдал выигрышный вариант.
Выиграть невозможно — чип учится вашим индивидуальным движениям в реальном времени.
(250 раз в секунду, еще раз!)
Еще деталей из документации:
- Предсказание хаоса: точность 95%
- "Память" на 45+ временных шагов назад
- COVID-19 прогноз: ошибка 100-450 человек для регионов Японии
- Всё это на энергопотреблении в разы ниже обычных нейросетей
Где применять:
- Роботы — мгновенная реакция на движущиеся объекты
- Носимая электроника — анализ жестов, походки, биометрии
- IoT-сенсоры — обработка данных прямо на устройстве без облака
- Медицинские датчики — мониторинг показателей в реальном времени
Почему это прорыв:
- Стандартный CMOS-процесс производства = легко масштабировать.
- TDK уже делает сенсоры для edge-устройств, теперь добавляют "мозг" для их мгновенного анализа.
- Edge AI без зависимости от облака и интернета.
Пока прототип, но технология готова к серийному производству.
На дронах и роботах GPU будут не нужны. Ну или рядом с GPU/NPU добавится еще и такой вот нейроморфный "мозжечок".
#ReservoirComputing #EdgeAI #TDK #Neuromorphic
———
@tsingular
1🔥14❤1🤔1