 La technologie peut aider à construire des petits computers inspirés par le cerveau. Et donc ici est la motivation pour mon travail. Donc, la construction de nos processeurs, plus petites et plus rapide, a transformé elles dans des augures d'énergie. Si nous devions augmenter leur vitesse, ils se seraient en self-destruct, en attirant localement comme beaucoup comme un réacteur nucléaire. Si nous voulons continuer à augmenter la performance de nos computers, nous devrions renseigner la façon dont nous computons. Et nos cerveaux sont des prouves magnifiques que les computations impréciées peuvent être carried-out avec des budgets très low. Nous pouvons reconnaître les gens que nous connaissons dans juste une fraction de seconde. Et nous faisons cela plus vite que les supercomputers en consommant 1000 fois moins d'énergie. Donc, c'est très relevant de prendre l'inspiration de notre cerveau pour construire l'énergie efficace et la compétition cognitive du hardware. Mais alors, qu'est-ce qui est la différence entre nos cerveaux et nos computers? Tout ce qui est là. Les blocs de bâtiment, l'architecture et les principes de la compétition sont différents. Nos processeurs sont des milliers de transistors. Donc, à l'intérieur, la mémoire et les processus sont spécialement séparés et les données sont continuement transportées sur la force et la force, ce qui consomme beaucoup d'énergie. En plus, nos computers sont séquentiales. Ils font beaucoup de choses à l'heure, en dessous. Donc, en comparaison, dans le cerveau, il y a 100 millions de neurones et 1000 fois plus de synapses. La mémoire, la synapses, est entanglée avec un processus donné par les neurones, qui travaillent tous en parallèle. Et donc, cet entanglement et ces processus parallèles sont deux raisons. Le cerveau est de la force et de la force. Donc, nos computers sont excellents et précisement arithmétiques. Nos cerveau s'exclame à un tasque cognitif. Donc, comment pouvons-nous construire un hardware cognitif qui sera compatible avec nos computers? Comment pouvons-nous coucher l'essence des synapses biologiques et les neurones et mettre sur le hardware? Donc, pour les synapses, il y a des consensuses. Nous savons que c'est très important de reproduire leur plasticité. Dans les autres mots, leur possibilité de reconfigurer les forces avec lesquelles ils connectent deux neurones. Nous savons que c'est cette plasticité qui permet aux mémoires d'être formées et d'être installées dans le cerveau. Donc, un chips avec des synapses biologiques pourraient apprendre et adapter dans le monde changé. Par exemple, le même chips exact pourraient apprendre à détecter les diseases si il a donné des informations médicales ou à détecter les traces de pollutants si il a donné des compositions d'eau. Ce serait très utile. Donc, comment pouvons-nous fabriquer les nanosynapses électroniques et d'autres avec cette plasticité? C'est très inéficient d'impliquer ces propriétés avec des transistors. Il y a des efforts substantially pour développer des matériaux novos et des physiques novos pour émuler les nanosynapses artificiaires. La meilleure solution aujourd'hui sont les résistors nanosynapses qui sont appelés les « memory stores ». Ces nanosynapses peuvent réguler l'électronique de l'électronique entre deux neurones. Si ils mettent beaucoup de l'électronique, les synapses sont actifs et la mémoire est imprimée. Si ils mettent juste un tricot de l'électronique, les synapses sont inactifs. Les recherches savent comment fabriquer 10 de ces memory stores. Le challenge est de construire 100 000 millions d'orages de ces nanosynapses artificiaires et de les connecter à l'électronique. Et la meilleure solution aujourd'hui pour fabriquer ces neurones électroniques est d'assembler 10 de ces transistors qui font beaucoup d'espace sur le silicone. Donc, comment pouvons-nous fabriquer des neurones nanosynapses ? Bien, l'opportunité que nous utilisons dans mon laboratoire est de dévisser des oscillateurs électroniques. En effet, le cerveau a ses raisons et nous savons que pour quelques computations, les neurones comportent des oscillateurs qui vibrent différemment en dépendant des signes qui arrivent d'autres neurones. Nous voulons construire des chips qui peuvent apprendre et procéder des informations par les vibrations complexes des oscillateurs électroniques qui sont parmi les synapses de memoriaire. Est-ce que vous êtes familiar avec Jean-Bé, ces drones africains ? Bien, quand le drame s'attaque à l'aide du centre du drame, le cerveau vibre différemment, produisant des sounds différents. Donc, vous pouvez dire que ces drones peuvent être classifiés par entendre le son qui est le résultat de la computation. Vous pouvez savoir si le drame a étendu à l'aide du centre ou à l'aide du centre. Donc, nos chips travaillent de manière similaire mais avec une technologie nanotechnologique et produisant beaucoup plus complexes et élevés de vibrations qui permettent d'améliorer la compétition de la compétition. Donc, ceci est un fil de recherche qui est encore dans l'infancy. Mais si nous réussissons, nous pouvons faire sens de grandes données avec une très haute coste d'énergie. Nous pouvons donner aux robots un petit brin embêté pour leur rendre plus autonome et nous pouvons construire des prestations smartes pour les applications médicales. Et en addition, par tentant de construire des systèmes inspirés par le brin, nous pouvons apprendre plus sur le brin. Donc, la question que je voudrais vous poser aujourd'hui est, qu'est-ce que vous pourriez faire? Comment pouvez-vous utiliser dans votre vie habituelle ou dans votre business un petit chip qui peut faire une reconnaissance du pattern powerful avec un budget très low? Merci.