活体脑细胞首次完成机器学习时序任务
东北大学与未来大学函馆团队将培养的生物神经元嵌入机器学习框架,成功训练其完成监督时序模式学习,生成复杂时间序列信号,为神经科学与仿生计算开辟新方向。
受脑启发的新型芯片:部分AI任务能效最高提升至2000倍
拉夫堡大学研究团队开发出一种基于忆阻器的水库计算芯片,利用材料本身的物理特性在硬件中直接处理时间序列数据,在特定任务上相较传统软件方法可实现最高约2000倍的能效提升。
把城市交通当成计算机:新型人工智能框架大幅降低能耗
东北大学WPI-AIMR团队提出“收获式水库计算”框架,将道路交通本身视作计算资源,在无需新增专用硬件的前提下,实现高精度、低能耗的交通预测与控制。