Energooszczędna technologia sprzętowa sztucznej inteligencji dzięki systemowi przechowywania zainspirowanemu pracą mózgu?

 Naukowcy zaproponowali nowatorski system zainspirowany neuromodulacją mózgu, określany mianem "systemu przechowywania", który wymaga mniejszego zużycia energii. Grupa badawcza kierowana przez profesora Kyung Min Kima z Wydziału Inżynierii i Nauki o Materiałach opracowała technologię, która może efektywnie wykonywać operacje matematyczne dla sztucznej inteligencji poprzez naśladowanie ciągłych zmian topologii sieci neuronowej w zależności od sytuacji. Ludzki mózg zmienia topologię neuronów w czasie rzeczywistym, ucząc się przechowywać lub przywoływać wspomnienia w zależności od potrzeb. Grupa badawcza przedstawiła nową metodę uczenia się sztucznej inteligencji, która bezpośrednio implementuje te konfiguracje obwodów koordynacji neuronowej.