Портал функционирует при финансовой поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям.

Страницы: Пред. 1 2 3 4 5 6 След.
RSS
Из хаоса рождается порядок., Создан самовосстанавливающийся компьютер на FPGA
Цитата
Техник пишет:
Пингвин втирается в доверие?  Не теряйте бдительность
Мы не позволим ему втереться...
Внимание! Данное сообщение содержит исключительно личное мнение автора. Есть основания полагать, что оно может не отвечать критериям научности.
Созданы самовосстанавливающиеся неуничтожаемые микросхемы.


Группе инженеров из Калифорнийского технологического института впервые в мире удалось создать кластер из компьютерных чипов, способный восстанавливать свою работоспособность после физических повреждений. Например, на иллюстрации внизу можно увидеть фрагмент микросхемы, повреждённой мощным лазером. Фотография сделана при помощи сканирующего туннельного микроскопа. Эта микросхема является частью кластера, который восстановил свою работоспособность, несмотря на повреждения транзисторов.


Система автоматического восстановления работоспособности микросхем работает примерно как человеческая иммунная система: она быстро определяет источник проблемы — и локализует его. В то же время оставшиеся фрагменты используются для построения новой системы с прежней функциональностью.

В эксперименте Калифорнийского технологического института использовалась схема усилителя сигналов, составленная из 76 чипов с более чем 100 тыс. транзисторов на каждом из них, а также из датчиков температуры, силы тока, напряжения и сопротивления. Информацию обрабатывает контур ASIC, который и запускает процедуру перепрограммирования системы в случае выхода из строя некоторых чипов.

Результаты научного исследования опубликованы в мартовском номере журнала IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. Предварительная статья под названием “A Fully-Integrated Self-Healing Power Amplifier” (pdf) получила награду как лучшая статья на симпозиуме 2012 IEEE Radio Frequency Integrated Circuits.

Изменено: СИёжик - 21.03.2013 07:47:00
Цитата
СИёжик пишет:
использовалась схема усилителя сигналов, составленная из 76 чипов с более чем 100 тыс. транзисторов на каждом из них
Классный усилок.
В споре не рождается истина, но убивается время.
Цитата
СИёжик пишет:
Группе инженеров из Калифорнийского технологического института впервые в мире удалось создать кластер из компьютерных чипов, способный восстанавливать свою работоспособность после физических повреждений.
Очень перспективно для бытовой техники.
Внимание! Данное сообщение содержит исключительно личное мнение автора. Есть основания полагать, что оно может не отвечать критериям научности.
Цитата
СИёжик пишет: Группе инженеров из Калифорнийского технологического института впервые в мире удалось создать кластер из компьютерных чипов, способный восстанавливать свою работоспособность после физических повреждений.
Чем не направление, которым стоит заниматься в России? И не только для компов...
Внимание! Данное сообщение содержит исключительно личное мнение автора. Есть основания полагать, что оно может не отвечать критериям научности.
Цитата
eLectric пишет:
Классный усилок.
Хрень бессмысленная.
Нельзя объяснить непонятное еще более непонятным
Цитата
ecoil пишет:
Чем не направление, которым стоит заниматься в России? И не только для компов...
а у нас и так всё общество с равными возможностями :D почти коммунизм.
Цитата
fasm пишет: ...а у нас и так всё общество с равными возможностями  почти коммунизм.
Так и есть. Но его (общество) нужно улучшать без конца.
Внимание! Данное сообщение содержит исключительно личное мнение автора. Есть основания полагать, что оно может не отвечать критериям научности.
Искусственный Интеллект идёт к вам в дом.

//24.09.2013  
Пытаясь не отстать от разработок Google в области искусственного интеллекта, Facebook тоже сформировал группу AI Team. Восемь сотрудников группы будут применять самообучаемые нейросети для анализа аудитории социальной сети, в том числе для массивного контент-анализа сообщений, поиска скрытых закономерностей и оптимизации алгоритмов. В общем, предстоит работа в области, которую принято называть “deep learning”.



Использование самообучаемых нейросетей на огромных массивах информации, которые хранятся в Facebook, позволит извлечь ценную дополнительную информацию, разработать новые нужные пользователям функции и, разумеется, улучшить рекламный таретинг. По словам технического директора Facebook Майка Шрепфера (Mike Schroepfer), самое очевидное использование нейросети — индивидуальная оптимизация новостной ленты. Facebook уже сейчас использует нетривиальные алгоритмы, чтобы сократить ленту из 1500 сообщений до 30-60 наиболее релевантных, но эти алгоритмы нуждаются в улучшении.

«Объемы информации растут, у людей становится больше френдов, а с распространением мобильного доступа они чаще появляются в онлайне, — говорит Шрепфер. — Вы уже не просматриваете ленту в конце дня, а постоянно достаете телефон во время ожидания друга или в кафешке. У нас есть не больше пяти минут, чтобы доставить вам максимальное наслаждение».

В отличие от Facebook, специалисты компании Google экспериментируют с нейросетями уже несколько лет. В июне 2012 года нейросеть запустили на кластере 1000 компьютеров (16 тыс. процессорных ядер; 1 млрд связей между нейронами). Эту систему используют для оптимизации различных программ, например, с ее помощью удалось повысить точность распознавания речи на 20-25%. Нейросеть используется также в проекте Google Street View для обработки маленьких фрагментов фотографий, где нужно определить — является число на фрагменте номером дома или нет. В этой задаче нейросеть показывает лучшую точность распознавания, чем люди. В будущем нейросеть будет использована в других продуктах Google, таких как поиск изображений, очки Google Glass и автомобили Google с беспилотным управлением. Мощная нейросеть способна использовать много контекстной информации в процессе тренировки.

Первые результаты эксперимента с нейросетью Google показали, что она успешно поддаётся самообучению. После просмотра 10 миллионов случайных кадров с Youtube в нейросети сформировались нейроны, селективно реагирующие на присутствие лиц на изображениях.

На иллюстрации ниже показано композитное изображение, которое соответствует оптимальному стимулу для нейрона-классификатора кошки.



На другой иллюстрации — композитное изображение, которое соответствует оптимальному стимулу при активации нейрона-классификатора человеческого лица.



Нейросеть самостоятельно обучилась и сформировала у себя эти стимулы.
Цитата
fasm пишет:
Google в области искусственного интеллекта

В одноклассниках.ру вроде внедрили эту штуку.
Я раз пять хотел сделать аватарку виде ёжика, но в течении одной минуты мне приходило сообщение типа: "ваши друзья не узнают вас по этой фотографии" и так-же освобождалось место аватарки.
Очень сильно сомневаюсь, что на том конце провода сидел человек и за одну минуту принимал решение.
Изменено: fasm - 25.09.2013 07:45:04
Страницы: Пред. 1 2 3 4 5 6 След.
Читают тему (гостей: 2, пользователей: 0, из них скрытых: 0)

Из хаоса рождается порядок.