tech
W kwietniu 2026 roku naukowcy z Uniwersytetu Cambridge zaprezentowali nowy materiał do układów scalonych, oparty na komponencie naśladującym sposób łączenia się neuronów w mózgu, przechowującym i przetwarzającym dane w tym samym miejscu, zamiast przesyłać je tam i z powrotem.
Zespół z Cambridge zbudował memrystor z tlenku hafnu, komponent, którego oporność zmienia się w zależności od wcześniej płynącego prądu, przechowujący i przetwarzający dane w tym samym miejscu zamiast przesyłać je między oddzielnymi układami pamięci i procesora. Ten model „obliczeń w pamięci” naśladuje sposób, w jaki neurony mózgu przetwarzają informacje, a wyeliminowanie ciągłego przesyłania danych może obniżyć zużycie energii przez systemy AI o około 70 procent.
Niższe wartości procentowe nie oddają skali oszczędności, jakie daje to podejście, ponieważ przesyłanie danych po płycie głównej to poważny, a nie drobny, wyciek energii w tradycyjnych konstrukcjach układów.
To mieści się w dziedzinie obliczeń neuromorficznych, badań próbujących sprawić, by sprzęt zachowywał się bardziej jak biologiczny mózg, który wykonuje ogromne obliczenia zużywając tylko ułamek mocy centrum danych.
tech
Jaki jest najważniejszy powód takiego podejścia?Jak nazywa się ten numeryczny identyfikator?Jaka jest jego strukturalna przyczyna?Jak nazywa się ten chip Microsoftu?Jak nazywa się ten model?Co wynaleziono najpierw — faks czy telefon?Kogo powszechnie uważa się za pierwszego programistę komputerowego na świecie?Co oznacza „http" na początku adresu internetowego?Co tak naprawdę oznacza "Wi-Fi"?O czym była ta pierwsza strona internetowa?Ilu satelitów potrzebuje urządzenie GPS, by precyzyjnie ustalić twoje położenie?Jaka była pierwsza wiadomość wysłana przez raczkujący internet w 1969 roku?Quration — Quration Play