Sztuczna inteligencja pokonała przeszkody w postaci sprzętu podobnego do mózgu

Badacze z Friedrich Miescher Institute for Biomedical Research oraz Uniwersytetu w Heidelbergu opublikowali w styczniu 2022 roku w PNAS artykuł zatytułowany "Surrogate gradients for analog neuromorphic computing", który wykazał sposób na rozwiązanie tego problemu. Zespół udowodnił, że algorytm sztucznej inteligencji zwany siecią neuronową impulsacyjną – wykorzystujący unikalne sygnały komunikacyjne mózgu, zwane impulsami (spikes) – może uczyć się razem z układami scalonymi, jak kompensować rozbieżności między urządzeniami. Artykuł ten stanowi istotny krok naprzód w kierunku wykorzystania sztucznej inteligencji w symulowanym obliczeniowym modelu neuromorficznym.