Инженеры из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали механический эквивалент компонентов искусственных нейронных сетей, способный обучаться поведению и развивать собственную мышечную память, которая позволяет адаптироваться к изменяющимся внешним силам в режиме реального времени. Система состоит из настраиваемых балок, которые изменяют форму и поведение в ответ на динамические условия. Результаты исследования опубликованы в журнале Science Robotics.
Новое исследование Intel намечает курс на разработку чипов с триллионами транзисторов к 2030 году
08.06.2023
Исследования Intel включают разработки с материалами толщиной не более трех атомов, «вертикальную» память, и глубокое понимание дефектов интерфейса, влияющих на хранение и извлечение квантовых данных.
