.Modern glacier remains found near Mars equator suggest water ice possibly present today at low latitudes
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.Modern glacier remains found near Mars equator suggest water ice possibly present today at low latitudes
화성 적도 근처에서 발견된 현대 빙하 유적은 오늘날 저위도에 물 얼음이 존재할 수 있음을 시사합니다
-2023년 텍사스 주 더 우드랜즈에서 열린 제54차 달 및 행성 과학 회의에서 과학자들은 화성 적도 근처에서 잔해 빙하를 발견했다고 발표했습니다. 7° 33' S, 93° 14' W 좌표에 있는 동부 녹티스 미로(Eastern Noctis Labyrinthus)에 위치한 이 발견은 최근 화성 표면에 얼음이 적도 근처에도 존재한다는 것을 암시하므로 중요합니다. 이 발견은 얼음이 그 지역의 얕은 깊이에 여전히 존재할 가능성을 제기하며, 이는 미래의 인간 탐사에 중요한 의미를 가질 수 있습니다.
-"잔존 빙하"로 식별되는 표면 특징은 이 지역에서 발견되는 많은 밝은 색조 퇴적물(LTD) 중 하나입니다. 일반적으로 LTD는 주로 밝은 색의 황산염으로 구성되지만 이 광상은 크레바스 지대와 빙퇴석 띠를 포함하여 빙하의 많은 특징도 보여줍니다. 빙하의 길이는 6km, 너비는 최대 4km로 추정되며 표면 고도는 +1.3~+1.7km입니다. 이 발견은 화성의 최근 역사가 이전에 생각했던 것보다 더 물이 많았을 수 있음을 시사하며, 이는 행성의 거주 가능성을 이해하는 데 영향을 미칠 수 있습니다. "우리가 발견한 것은 얼음이 아니라 빙하의 상세한 형태학적 특징을 가진 소금 퇴적물입니다. 우리가 여기서 일어난 것은 소금이 아래 얼음의 모양을 보존하면서 빙하 위에 형성되었다고 생각합니다.
크레바스 필드와 빙퇴석 밴드"라고 SETI 연구소와 화성 연구소의 행성 과학자이자 연구의 주 저자인 파스칼 리 박사가 말했습니다.
-이 지역을 덮고 있는 화산 물질의 존재는 황산염이 어떻게 형성되어 아래에 빙하의 각인을 보존했는지에 대한 힌트를 줍니다. 갓 분출된 화쇄 물질(화산재, 경석 및 뜨거운 용암 블록의 혼합물)이 물 얼음과 접촉하면 일반적으로 화성의 밝은 색조 퇴적물을 구성하는 것과 같은 황산염이 형성되어 단단하고 딱딱한 소금 층으로 축적될 수 있습니다.
"화성의 이 지역은 화산 활동의 역사를 가지고 있습니다. 그리고 일부 화산 물질이 빙하 얼음과 접촉한 곳에서 화학 반응이 둘 사이의 경계에서 일어나 황산염의 경화된 층을 형성했을 것입니다."라고 Sourabh는 설명합니다. 메릴랜드 대학교 지질학과의 대학원생이자 이 연구의 공동 저자인 Shubham. "이것은 밝은 색조의 퇴적물에서 우리가 관찰한 수화되고 수산화된 황산염에 대한 가장 그럴듯한 설명입니다." 시간이 지남에 따라 침식으로 덮힌 화산 물질이 제거되면서 밑에 있는 빙하 얼음을 반영하는 딱딱한 황산염 층이 노출되었습니다.
SETI 연구소 화성의 적도 근처에 있는 잔존 빙하. 출처: NASA MRO HiRISE 및 CRISM 가색 합성물/Lee et al.MARCH 15, 2023
이는 크레바스 및 빙퇴석 띠와 같은 빙하 고유의 특징을 나타내는 소금 퇴적물이 이제 어떻게 보이는지 설명합니다. 2023년 "빙하는 종종 변연, 스플레잉, 틱택토 크레바스 필드를 포함하여 독특한 유형의 특징을 나타내며, 또한 빙퇴석 띠와 엽면을 밀어냅니다. 우리는 형태, 위치 및 규모에서 이 밝은 색조의 퇴적물에서 유사한 특징을 보고 있습니다. 북극과 남극 대륙에서 빙원 가이드 경험이 있고 이 연구의 공동 저자인 화성 연구소의 지질학자인 John Schutt는 매우 흥미롭다고 말했습니다.
빙하의 세세한 특징, 관련된 황산염 퇴적물, 그 위를 덮고 있는 화산 물질은 모두 충격에 의해 매우 드물게 크레이터가 형성되어 있으며 지질학적으로 젊음이 분명하며 현대 화성을 포함하는 가장 최근의 지질학적 시기인 아마존 시대일 가능성이 높습니다. "우리 는 더 먼 과거의 적도 근처를 포함하여 많은 위치에서 화성의 빙하 활동에 대해 알고 있습니다 . 그리고 우리는 화성에서 최근의 빙하 활동에 대해 알고 있었지만 지금까지는 고위도에서만 있었습니다. 상대적으로 젊은 잔류 빙하 이 위치에서 화성은 적도 근처에서도 최근 표면 얼음을 경험했음을 말해줍니다. 밝은 색조의 침전물 아래에 얼음이 여전히 보존되어 있는지 아니면 완전히 사라졌는지 여부는 여전히 남아 있습니다. "현재 수빙은 이러한 고도에서 적도 근처의 화성 표면에서 안정적이지 않습니다. 따라서 표면에서 수빙을 감지하지 못하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
모든 빙하의 수빙이 지금까지 승화되어 사라졌습니다. 그러나 그 중 일부는 황산염 아래 얕은 깊이에서 여전히 보호될 가능성도 있습니다." 이 연구는 남미 Altiplano의 소금 호수 바닥 또는 Salars에 있는 고대 얼음 섬과 유사합니다. 거기에서 오래된 빙하 얼음은 밝은 소금 담요 아래에서 녹고, 증발하고, 승화되지 않도록 보호되었습니다.
Lee와 그의 공동 저자들은 화성의 황산염이 지구의 저위도에서 승화에 취약한 얼음을 보호할 수 있는 방법을 설명하기 위해 유사한 상황을 가정합니다. 화성 저위도의 얕은 깊이에 여전히 얼음이 보존되어 있다면 과학과 인간 탐사에 시사점이 있을 것입니다. "지상에서 얼음을 추출할 수 있는 위치에 인간을 착륙시키려는 욕구로 인해 임무 계획자는 고위도 지역을 고려하게 되었습니다. 그러나 후자의 환경은 일반적으로 인간과 로봇에게 더 춥고 더 도전적입니다. 얼음이 얕은 깊이에서 발견될 수 있는 적도 위치라면 우리는 인간 탐사를 위한 더 따뜻한 조건과 여전히 얼음에 접근할 수 있는 두 가지 환경의 장점을 갖게 될 것입니다."라고 Lee는 말했습니다. 그러나 Lee는 더 많은 연구 가 필요하다고 경고합니다 . 풍부한 기질."
추가 정보: Pascal Lee et al, A Relict Glacier Near Mars' Equator: Evidence For Recent Glaciation And Volcanism In Eastern Noctis Labyrinthus (2023) SETI 연구소 제공
https://phys.org/news/2023-03-modern-glacier-mars-equator-ice.html
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메모 2303160430 나의 사고실험 oms 스토리텔링
화성에는 분명히 물이 존재할 것이고 거주가능한 지역으로 미래의 인류가 정착할 것이다. 다른 행성들에서도 물은 역시 풍부할 것으로 보여지며 지구인처럼 지적인 동물들이 존재할 것으로 추정된다. vix.n(h2+o).oms.omuaua을 통해 생명체가 우주로 퍼져 나간듯 싶다. 허허.
-여기는 화성 지하이다. 다이야몬드와 물이 너무많다.
스타쉽 언제오냐? DexterLee..오바!
물의 분자식 h2o을 보면 수소와 산소가 분포돼 있는 곳에서는 물이 존재할 가능성이 높은 분자반응의 자연환경이 설정된다. 수소는 초신성 폭발로 생긴 급팽창 거품이 되어 오무아무아 소행성(저중력 이동체) 모드로 산소를 이동 시키도 하겠지만, 산소와 반응하면서 물폭탄을 oms 광범위한 우주로 내보내기도 하리라. 허허.
-At the 54th Lunar and Planetary Science Conference in 2023 in The Woodlands, Texas, scientists announced the discovery of debris glaciers near the Martian equator. Located in the Eastern Noctis Labyrinthus at coordinates 7° 33' S, 93° 14' W, the discovery is significant as it recently suggests that ice on the surface of Mars also exists near the equator. This discovery raises the possibility that ice may still exist at shallow depths in the region, which could have important implications for future human exploration.
-Surface features identified as "remnant glaciers" are one of many light-hued deposits (LTDs) found in the region. In general, LTDs consist primarily of light-colored sulphates, but these deposits also display many glacial features, including crevasse zones and moraine belts. The glacier is estimated to be 6 km long and up to 4 km wide, with a surface elevation of +1.3 to +1.7 km. The discovery suggests that Mars' recent history may have been more watery than previously thought, which could have implications for understanding the planet's habitability. “What we found is not ice, but salt deposits with detailed morphological features of glaciers. What we see happening here is that we think the salt formed on top of the glacier while preserving the shape of the ice below.
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memo 2303160430 my thought experiment oms storytelling
Water will definitely exist on Mars and will be a habitable area for future human settlements. Water appears to be abundant on other planets as well, and intelligent animals like Earthlings are presumed to exist. Vix.n(h2+o).oms.omuaua seems to have spread life into space. haha.
-This is Mars underground. There are too many diamonds and too much water.
When is Starship coming? DexterLee..Oba!
Looking at the molecular formula h2o of water, where hydrogen and oxygen are distributed, a natural environment for molecular reactions is established where water is highly likely to exist. Hydrogen becomes a rapid expansion bubble created by a supernova explosion, and may move oxygen in Oumuamua asteroid (low-gravity moving vehicle) mode, but it will also send a water bomb into the vast universe while reacting with oxygen. haha.
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It shows what is expected to happen in 2036 when X7.11 comes closest to Sgr A*.2. 0 gives four positions where 11 becomes a constant. In 2036, the celestial body appears in a momentary variety of 4base.image after 4 large flashes are formed.
In this way, I myself discovered in the early 1980s that the images were 672 stamps.
.More Efficient Carbon Capture: Cleaning Up the Atmosphere With Quantum Computing
보다 효율적인 탄소 포집: 양자 컴퓨팅으로 대기 정화
주제:연산미국 물리학 연구소대기과학탄소 포집이산화탄소양자 컴퓨팅 By 미국 물리학회 2023년 3월 14일 지구 행성 대기 탄소 포집 기술 삽화
과학자들은 양자 컴퓨팅 기술을 사용하여 대기 중 이산화탄소 양을 줄이는 실용적인 환경 문제를 해결하려고 시도하고 있습니다. 그들은 향상된 대기 탄소 포집을 위한 유용한 아민 화합물을 찾기 위해 양자 컴퓨터 알고리즘을 사용하고 있습니다. 양자 컴퓨팅 알고리즘은 보다 효율적인 탄소 포집을 위해 더 나은 화합물을 식별할 수 있습니다. 대기 중 이산화탄소의 양은 멈추거나 느려질 기미 없이 매일 증가합니다. 너무 많은 문명이 화석 연료의 연소에 의존하고 있으며 대체 에너지원을 개발할 수 있다 하더라도 많은 피해가 이미 발생했습니다. 제거하지 않으면 이미 대기에 있는 이산화탄소는 수세기 동안 계속해서 대혼란을 일으킬 것입니다.
대기 탄소 포집은 이 문제에 대한 잠재적인 해결책입니다. 그것은 공기에서 이산화탄소를 끌어내어 영구적으로 저장하여 기후 변화의 영향을 역전시킬 것입니다. 실용적인 탄소 포집 기술은 아직 개발 초기 단계에 있으며, 가장 유망한 기술은 이산화탄소와 화학적으로 결합할 수 있는 아민이라고 하는 화합물 종류와 관련이 있습니다. 효율성은 이러한 설계에서 가장 중요하며 약간 더 나은 화합물을 식별하면 수십억 톤의 추가 이산화탄소를 포집할 수 있습니다.
이산화탄소와 암모니아를 포함하는 단순 반응의 분자 표현 이산화탄소와 암모니아를 포함하는 간단한 반응의 분자 표현. 크레딧: Nguyen et al.
AIP Publishing의 AVS Quantum Science 에서 National Energy Technology Laboratory와 University of Kentucky의 연구원들은 양자 컴퓨팅을 통해 아민 반응을 연구하는 알고리즘을 배포했습니다. 이 알고리즘은 기존 양자 컴퓨터에서 실행되어 탄소 포집에 유용한 아민 화합물을 더 빨리 찾을 수 있습니다.
"우리는 이 [탄소 포집] 과정에 사용하는 현재 아민 분자에 만족하지 않습니다."라고 저자 Qing Shao는 말했습니다. “우리는 이를 수행할 새로운 분자를 찾으려고 노력할 수 있지만 기존 컴퓨팅 리소스를 사용하여 테스트하려면 매우 비용이 많이 드는 계산이 될 것입니다. 우리의 희망은 수천 개의 새로운 분자와 구조를 스크리닝할 수 있는 빠른 알고리즘을 갖는 것입니다.” 화학 반응을 시뮬레이션하는 모든 컴퓨터 알고리즘은 관련된 모든 원자 쌍 간의 상호 작용을 설명해야 합니다.
4개의 원자를 가진 가장 단순한 아민인 암모니아와 결합하는 이산화탄소와 같은 단순한 3 개의 원자 분자 조차도 수백 개의 원자 상호작용을 초래합니다. 이 문제는 기존 컴퓨터를 괴롭히지만 정확히 양자 컴퓨터가 뛰어난 문제입니다. 그러나 양자 컴퓨터는 여전히 개발 중인 기술이며 이러한 종류의 시뮬레이션을 직접 처리할 만큼 강력하지 않습니다. 여기에서 그룹의 알고리즘이 등장합니다. 이를 통해 기존 양자 컴퓨터는 더 큰 분자와 더 복잡한 반응을 분석할 수 있으며, 이는 탄소 포집과 같은 분야의 실제 응용에 필수적입니다. "우리는 실제적인 환경 문제를 해결하기 위해 현재의 양자 컴퓨팅 기술을 사용하려고 노력하고 있습니다."라고 저자 Yuhua Duan은 말했습니다.
참조: " 양자 컴퓨팅 알고리즘을 사용한 CO 2 -NH 3 상호 작용의 반응 및 진동 에너지에 대한 설명"은 Manh Tien Nguyen, Yueh-Lin Lee, Dominic Alfonso, Qing Shao 및 Yuhua Duan이 2023년 3월 14일, AVS Quantum Science 에서 저술했습니다 . DOI: 10.1116/5.0137750
Editors' notes A system integrating echo state graph neural networks and analogue random resistive memory arrays
에코 상태 그래프 신경망과 아날로그 랜덤 저항 메모리 어레이를 통합한 시스템
Tech Xplore의 Ingrid Fadelli 작성 인용 네트워크의 노드 분류. a, 대규모 인용 네트워크 CORA의 그림.
그래프의 각 노드는 학술 논문이고 가장자리는 두 논문 사이의 인용을 나타냅니다. 분야에 따라 노드 색상으로 표시된 총 7개의 기사 카테고리가 있습니다. b, 노드 분류 체계. 입력 그래프는 먼저 그림 1f에 표시된 프로토콜 및 방법에 따라 ESGNN을 사용하여 내장된 다음 각 노드에 대한 분류 벡터를 생성하기 위한 판독값 역할을 하는 그래프 컨벌루션 계층이 뒤따릅니다. c, 시뮬레이션된 노드 임베딩의 그림. 왼쪽의 컬러 상자는 노드 임베딩 세부 정보의 확대입니다. d, t-SNE를 사용하여 2D 간격으로 매핑된 노드 임베딩으로 동일한 범주의 노드의 명확한 클러스터링을 보여줍니다. 이자형, 노드 분류 및 소프트웨어 기준에 대한 10가지 무작위 테스트의 정확도. 평균 정확도는 87.12%로 최신 알고리즘에 필적합니다. f, 모의 분류 결과의 정규화된 혼동 행렬. g, 추정된 OP(빨간색 막대) 및 관련 에너지 소비의 분석(첨단 GPU의 경우 밝은 파란색 막대, 예측된 임의 저항성 메모리 기반 하이브리드 아날로그-디지털 시스템의 경우 진한 파란색 막대) ). 정방향(역방향) 패스에서 예측된 임의 저항성 메모리 기반 하이브리드 아날로그-디지털 시스템의 최첨단 GPU 및 ESGNN에서 완전히 훈련 가능한 모델은 약 24.20mJ(약 63.18 GOP) 및 약 599.47μJ를 소비합니다. (약 5.43 GOP), 각각 추론 에너지 효율에서 >40.37배 개선(및 약 91. 역방향 전달 복잡도 40% 감소). 신용 거래:자연 머신 인텔리전스 (2023). DOI: 10.1038/s42256-023-00609-5 그래프 MARCH 15, 2023
신경망(GNN)은 그래프로 나타낼 수 있는 데이터를 분석하도록 설계된 유망한 기계 학습 아키텍처입니다. 이러한 아키텍처는 약물 발견, 소셜 네트워크 설계 및 추천 시스템을 비롯한 다양한 실제 응용 프로그램에서 매우 유망한 결과를 달성했습니다. 그래프 구조의 데이터는 매우 복잡할 수 있으므로 그래프 기반 기계 학습 아키텍처는 신중하고 효과적으로 설계되어야 합니다. 또한 이러한 아키텍처는 너무 많은 전력을 소비하지 않으면서 컴퓨팅 요구 사항을 지원하는 효율적인 하드웨어에서 이상적으로 실행되어야 합니다. 홍콩 대학교, 중국 과학 아카데미, InnoHK 센터 및 전 세계 기타 기관의 연구원들은 최근 GNN 아키텍처와 저항성 메모리, 저항성 상태의 형태로 데이터를 저장하는 메모리 솔루션을 결합한 소프트웨어-하드웨어 시스템을 개발 했습니다 . Nature Machine Intelligence 에 게재된 그들의 논문은 그래프 기계 학습 기술을 효율적으로 실행하기 위한 저항성 메모리를 기반으로 하는 새로운 하드웨어 솔루션의 잠재력을 보여줍니다. 연구를 수행한 연구원 중 한 명인 Shaocong Wang은 Tech Xplore에 "디지털 컴퓨터의 효율성은 von-Neumann 병목 현상과 무어의 법칙의 둔화로 인해 제한됩니다."라고 말했습니다. "전자는 물리적으로 분리된 메모리와 처리 장치로 인해 그래프 학습을 실행할 때 이러한 장치 간에 빈번하고 방대한 데이터 왕복으로 인해 큰 에너지와 시간 오버헤드가 발생합니다. 후자는 트랜지스터 스케일링이 시대의 물리적 한계에 접근하고 있기 때문입니다.
3nm 기술 노드." 그래프 임베딩을 위한 에코 상태 레이어. 그래프에서 노드의 은닉 상태는 노드 자체의 프로젝션과 이웃 노드의 이전 은닉 상태로 업데이트되며, 둘 다 임의 멤리스티브 배열로 구현된 고정 및 임의 반향 상태 계층으로 처리됩니다. 신용: 왕 외. 저항성 메모리는 본질적으로 전류의 통과에 저항하는 장치인 조정 가능한 저항기입니다. 이러한 저항 기반 메모리 솔루션은 인공 신경망 (ANN)을 실행하는 데 매우 유망한 것으로 입증되었습니다. 이는 개별 저항성 메모리 셀이 데이터를 저장하고 계산을 수행하여 소위 Naumann 병목 현상의 한계를 해결할 수 있기 때문입니다. "저항성 메모리는 무어의 법칙을 유지하면서 확장성이 매우 뛰어납니다."라고 Wang은 말했습니다. "하지만 일반 저항성 메모리는 여전히 그래프 학습에 적합하지 않습니다.
그래프 학습은 저항성 메모리의 저항을 자주 변경하여 SRAM 및 DRAM을 사용하는 기존 디지털 컴퓨터에 비해 많은 양의 에너지 소비로 이어지기 때문입니다. 변경이 부정확하여 정확한 그래디언트 업데이트 및 가중치 쓰기를 방해합니다. 이러한 단점은 효율적인 그래프 학습을 위한 저항성 메모리의 이점을 무효화할 수 있습니다." Wang과 그의 동료들이 수행한 최근 작업의 핵심 목표는 기존의 저항성 메모리 솔루션의 한계를 극복하는 것이었습니다. 이를 위해 그들은 높은 효율성을 유지하면서 저항성 메모리 프로그래밍의 필요성을 제거하는 저항성 메모리 기반 그래프 학습 가속기를 설계했습니다. 그들은 특히 드물게 연결된 숨겨진 레이어가 있는 순환 신경망을 기반으로 하는 저장소 컴퓨팅 아키텍처인 에코 상태 네트워크를 사용했습니다. 이러한 네트워크의 매개변수(즉, 가중치)의 대부분은 고정된 임의 값일 수 있습니다. 즉, 프로그래밍할 필요 없이 저항성 메모리를 즉시 적용할 수 있습니다. "우리 연구에서 우리는 그래프 학습을 위해 이 개념을 실험적으로 검증했는데, 이것은 매우 중요하고 사실 매우 일반적입니다."라고 Wang은 말했습니다. "실제로 오디오, 텍스트와 같은 이미지와 순차 데이터도 그래프로 표현할 수 있습니다. 가장 최신의 지배적인 딥러닝 모델인 트랜스포머도 그래프 신경망으로 표현할 수 있습니다."
Wang과 그의 동료들이 개발한 에코 상태 그래프 신경망은 에코 상태 및 판독 레이어로 알려진 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. 에코 상태 레이어의 가중치는 고정되고 무작위이므로 시간이 지남에 따라 반복적으로 학습하거나 업데이트해야 합니다. "반향 상태 계층은 그래프의 모든 노드의 숨겨진 상태를 재귀적으로 업데이트하는 그래프 컨벌루션 계층으로 기능합니다."라고 Wang은 말했습니다. "각 노드의 숨겨진 상태는 자체 기능과 이전 시간 단계에서 이웃 노드의 숨겨진 상태를 기반으로 업데이트되며 둘 다 에코 상태 가중치로 추출됩니다. 이 프로세스를 4번 반복한 다음 모든 노드의 숨겨진 상태가 이 과정을 4번 반복한 후 전체 그래프를 표현하기 위해 모든 노드의 hidden state를 벡터로 합산하여 readout layer를 통해 분류 판독 레이어에 의해 분류됩니다." Wang과 그의 동료들이 제안한 소프트웨어-하드웨어 설계에는 두 가지 주목할만한 이점이 있습니다. 첫째, 기반이 되는 에코 상태 신경망은 훈련이 훨씬 적게 필요합니다. 둘째, 이 신경망은 프로그래밍할 필요가 없는 무작위 고정 저항 메모리에 효율적으로 구현됩니다. "우리 연구의 가장 주목할만한 성과는 랜덤 저항 메모리와 에코 상태 그래프 신경망(ESGNN)의 통합으로, 인메모리 컴퓨팅의 에너지 영역 효율성 향상을 유지하는 동시에 유전 파괴의 본질적인 확률을 활용하여 저비용을 제공합니다.
ESGNN의 나노스케일 하드웨어 무작위화"라고 왕은 말했습니다. "특히, 우리는 그래프 학습을 위한 하드웨어-소프트웨어 공동 최적화 체계를 제안합니다. 이러한 공동 설계는 저항성 메모리의 다른 다운스트림 컴퓨팅 애플리케이션에 영감을 줄 수 있습니다." 소프트웨어 측면에서 Wang과 그의 동료들은 무작위 및 반복적인 상호 연결을 가진 많은 수의 뉴런으로 구성된 ESGNN을 도입했습니다. 이 신경망은 노드 및 그래프 기반 데이터를 포함하기 위해 반복적인 무작위 투영을 사용합니다. 이러한 프로젝션은 혼돈의 가장자리에서 궤적을 생성하여 기존 그래프 신경망 개발과 관련된 힘든 훈련을 제거하면서 효율적인 특징 추출을 가능하게 합니다. "하드웨어 측면에서 우리는 ESGNN에서 무작위 예측을 물리적으로 구현하기 위해 저항 스위칭에서 유전 파괴의 본질적인 확률을 활용합니다."라고 Wang은 말했습니다. "모든 저항성 셀을 항복 전압의 중앙값으로 바이어스함으로써 일부 셀은 항복 전압이 인가 전압보다 낮을 경우 유전체 파괴를 경험하여 ESGNN의 입력 및 재귀 매트릭스를 나타내는 무작위 저항 어레이를 형성합니다. 의사와 비교 - 디지털 시스템을 사용한 난수 생성 , 여기에서 난수의 원인은 저항성 메모리 셀의 구성 비균질성에서 발생하는 확률적 산화환원 반응 및 이온 이동이며, 인메모리 컴퓨팅을 위한 저비용 및 확장성이 뛰어난 임의 저항 어레이를 제공합니다."
초기 평가에서 Wang과 그의 동료가 만든 시스템은 유망한 결과를 얻었으며 ESGNN을 디지털 및 기존 저항성 메모리 솔루션보다 더 효율적으로 실행했습니다. 향후 그래프로 표현할 수 있는 데이터 분석이 필요한 다양한 실생활 문제에 적용할 수 있을 것이다. Wang과 그의 동료들은 그들의 소프트웨어-하드웨어 시스템이 광범위한 기계 학습 문제에 적용될 수 있다고 생각하므로 이제 그 잠재력을 계속 탐구할 계획입니다. 예를 들어, 그들은 멤리스티브 어레이에 구현된 에코 상태 네트워크가 낮은 전력 소비와 높은 정확도를 보장하면서 프로그래밍의 필요성을 제거할 수 있는 시퀀스 분석 작업에서 성능을 평가하기를 원합니다. "이 작업에서 시연된 프로토타입은 상대적으로 작은 데이터 세트에서 테스트되었으며 더 복잡한 작업으로 한계를 뛰어넘는 것을 목표로 합니다."라고 Wang은 덧붙였습니다. "예를 들어, ESN은 기능 추출을 위한 범용 그래프 인코더 역할을 할 수 있으며, 메모리가 강화되어 퓨샷 학습을 수행할 수 있으므로 에지 응용 프로그램에 유용합니다.
우리는 이러한 가능성을 탐색하고 ESN 및 멤리스티브의 기능을 확장하기를 기대합니다. 미래의 배열."
추가 정보: Shaocong Wang 외, 아날로그 임의 저항성 메모리 어레이를 사용한 에코 상태 그래프 신경망, Nature Machine Intelligence (2023). DOI: 10.1038/s42256-023-00609-5 저널 정보: Nature Machine Intelligence © 2023 사이언스엑스네트워크 추가 탐색 아날로그 랜덤 저항 메모리 어레이를 사용한 에코 상태 그래프 신경망 페이스북 트위터 이메일 편집자에 대한 피드백 추천 마지막 코멘트 인기 있는 에코 상태 그래프 신경망과 아날로그 랜덤 저항 메모리 어레이를 통합한 시스템 11시간 전 0 Super-AI 게임 플레이는 인간이 참신하고 승리하는 전략에 박차를 가합니다. 2023년 3월 14일 1 floatovoltaics의 이점: 저수지에 태양 전지판 설치 2023년 3월 14일 0 연구는 SPC, 교육 및 연구에서 ChatGPT의 잠재력과 단점을 탐구합니다. 2023년 3월 14일 0 로봇이 여러 재료로 구성된 물체를 절단할 수 있는 시스템 2023년 3월 13일 1 봇을 발견할 수 있습니까? 새로운 연구는 그렇지 않다고 말합니다 4 시간 전에 에너지 효율적인 텍스트-오디오 AI 4 시간 전에 ChatGPT 제조사의 새로운 AI 모델 GPT-4는 무엇을 할 수 있습니까? 6시간 전 탄력있는 벌레 크기의 로봇은 날개가 손상된 후에도 계속 비행합니다. 7 시간 전 EV 충전소 배치를 신중하게 계획하면 새로운 발전소의 필요성을 줄이거나 없앨 수 있다는 연구 결과가 나왔습니다. 10시간 전 조용하고 효율적인 전기 항공을 위한 프로펠러 어드밴스 11시간 전 계획자가 보행자 네트워크를 매핑할 수 있는 최초의 오픈 소스 도구 11시간 전 최초의 완전 롤투롤 인쇄 가능한 페로브스카이트 태양 전지 11시간 전 로봇은 올바르게 보인다면 직장에서 정신 건강을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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