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声波赋能类脑芯片:声学突触超越传统电子AI硬件

声波赋能类脑芯片:声学突触超越传统电子AI硬件

美国亚利桑那大学研究团队开发出一种基于声波的声学突触装置,利用声波相位编码多个变量,可同时执行多项并行计算。实验显示,该装置在鸢尾花分类任务中以96.7%的准确率超越传统多层感知机,且仅消耗现有电子神经形态硬件十分之一的功耗。此外,该装置还能模拟多巴胺等神经调节物质的作用,为开发更紧凑、高效的神经形态计算系统提供了新方向。