Kunstmatige intelligentie heeft de struikelblokken van hersenachtige hardware overwonnen

Onderzoekers van het Friedrich Miescher Institute for Biomedical Research en de Universiteit Heidelberg publiceerden in januari 2022 een paper getiteld "Surrogate gradients for analog neuromorphic computing" in PNAS. Deze paper onthulde een manier om dit probleem te omzeilen. Het team toonde aan dat een kunstmatige intelligentie-algoritme, genaamd spike neural networks - dat gebruikmaakt van unieke communicatiesignalen van de hersenen, bekend als spikes - gezamenlijk kan leren met chips om compensatie toe te passen voor afwijkingen tussen apparaten. Deze paper markeert een belangrijke stap in de richting van het gebruik van AI voor gesimuleerde neuromorfische computing.