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È stato sviluppato un metodo per l'apprendimento spontaneo delle reti neurali dei memristor

24.03.2021

Una nuova tecnologia in grado di migliorare l'apprendimento delle reti neurali artificiali è stata svelata da un team internazionale di ricercatori affiliati all'Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST) e alla Tsinghua University in Cina.

Il metodo proposto sfrutta la "deriva di resistenza" (aumento della resistenza elettrica) di un materiale a cambiamento di fase nella memoria del semiconduttore durante l'addestramento. Gli aggiornamenti delle informazioni vengono registrati aumentando la resistenza elettrica nel memristor, che funge da sinapsi e tiene inoltre conto della relazione tra il modello che cambia e i dati di allenamento.

L'efficacia di questo metodo è stata dimostrata utilizzando array sperimentali di memristore a cambiamento di fase (PCM) che funzionavano come una rete neurale. Nei test per classificare il testo scritto a mano composto da numeri da 0 a 9, tali dispositivi hanno mostrato l'effetto di migliorare la capacità di apprendimento di circa il 3%. In particolare, è notevolmente aumentata la precisione di riconoscimento del numero 8, tradizionalmente difficile da classificare in forma manoscritta. La capacità di apprendimento è migliorata grazie al modello di aggiornamento delle sinapsi, che cambia a seconda della complessità della classificazione.

Un importante vantaggio del nuovo metodo è che l'apprendimento può essere migliorato senza costi energetici aggiuntivi, poiché la resistenza del PCM aumenta spontaneamente a causa del rilassamento strutturale dopo il passaggio alla fase amorfa.

I ricercatori si aspettano che i loro risultati contribuiranno allo sviluppo di algoritmi di apprendimento che utilizzano le proprietà dei dispositivi memristor e aprano una nuova direzione nello sviluppo di chip di calcolo neuromorfici.

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