from ScienceDaily
大阪大学と北海道大学の研究者が、コンピューターにおける人工知能（AI）の性能を向上させるために、ニューロモルフィックな「ウェットウェア」の作成に取り組んでいる。
ニューラル・ネットワーク・モデルは、画像生成やがん診断などの用途で成功を収めているが、人間の脳の処理能力にはまだ及ばない。現在のソフトウェアベースのニューラルネットワークは、これらのモデルが必要とするパラメータや接続に対して最適化されていないのだ。
研究者たちは、この問題に対処するために、電圧と電流の履歴によって抵抗が設定されるデバイスであるメモリスティブ・デバイスを使用している。電解重合を利用して電極間にポリマーワイヤーを成長させることで、ソフトウェアベースのニューラルネットワークのようにトレーニング可能な3Dネットワークを作ることができた。
研究者たちは将来、より大きく強力なネットワークを構築したいと考えている。
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