节能1000倍，仿人脑神经芯片放AI模型竟然这么省电

的联接，来尽量减极少机器研读在执行者使命当中的错误数量（值得注意于非无线电波机器研读常用的径向散播）。

位移替代法并能在推算机上的军事训练步骤当中辩解CPU的不完善之出口处。

首先，让无线电波机器研读利用CPU上仿真小脑的相同电位执行者一项简单的使命，并将电位的历史记录送交推算机。

然后，让方法基本功能研读如何最好地变动其小脑彼此间的联接，以便仍能与仿真小脑很好地配合，在研读的同时长时间越来越取而代之CPU上的小脑。

终究，当军事训练完成后，无线电波机器研读就能在CPU上如愿地执行者使命了。

研究者医护人员声称，他们的机器研读在字词和感知使命上，达到了与在推算机上执行者使命的顶级无线电波机器研读相同的正确地特质。

换句话说，该方法正确地地了解到它能够要用哪些变动来摆脱电子元件失配的关键问题。

苏塞克斯所学校的推算脑部科学界托马斯·诺沃特尼声称：「这个该系统正如预期的那样很强令人印象深刻的能效：直通所浪费的能量比规格出口管控器极少1000倍约。」

然而，弗伦克尔声称，脑部毛虫CPU几乎能够在为值得注意的字词和感知识别使命而特别简化的嵌入式面前显然自己。

诺沃特尼也声称，这种取而代之方法不太可能根本无法扩展到大型的实际上使命，因为它几乎能够在推算机和CPU彼此间路程载运数据资料。

开发团队的希冀则是让无线电波机器研读可以基本上地在脑部毛虫CPU上军事训练和直通，而不能够借助传统意义推算机。

不过，外观设计并生产所需的取而代之一代CPU不太可能要数年的时间。

笔记详述 弗中的德曼·曾克

苏黎世伯尔尼弗雷德中的希米歇尔人类医疗研究者所的脑部推算科学界。主研究者方向为仿生的无线电波机器研读的研读、记忆、数据资料分析步骤，以及数据资料挖掘与脑部推算科学的交汇。

约翰内斯·希普林斯

柏林因斯布鲁克所学校生物学学院仅供微管控器研究者小组主任、电子感知研究者组负责人。研究者方向是混合中性超大规模微管控器该系统的数据资料分析应用，特别是仿生机器研读基本概念的仿真应用方向。

参考资料： 本文来自QQ公众号“取而代之智元”（ID:AI_era），笔记：取而代之智元，撰稿人：袁榭 好困，36钋经认可发布。

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