روما - تتطلب تقنية الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، وهو تقنية تستخدم خوارزميات مصممة لتعمل بطريقة مماثلة للدماغ البشري، موارد حوسبة هائلة وبيانات كثيرة خلال مرحلة التدريب المكثفة، حيث تستهلك كمية من الطاقة مماثلة لمدينة صغيرة. قام فريق باحثين من معهد النانوتكنولوجي التابع للمجلس الوطني للأبحاث في روما ومركز علوم الحياة النانوية والعصبية التابع للمعهد الإيطالي للتكنولوجيا في روما بإدخال هيكل عصبي جديد يظهر تقدمًا ملحوظًا، مما يسرع كل من تدريب الشبكة العصبية وعملية التصنيف، مع الحد بشكل كبير من استهلاك الطاقة. تم نشر نتائج الدراسة مؤخرا في مجلة "الطبيعة - الاتصالات". استلهم الباحثون فكرة "الذاكرة الناشئة" للدماغ البشري. حيث تعمل هذه الإستراتيجية بطريقة مماثلة للنظام الحسي لدينا، حيث نلتقي بتمثيلات متعددة لأشياء تنتمي إلى نفس الفئة (مثل أكواب مختلفة الأشكال والألوان)، ثم يتم دمج هذه الأمثلة لإنتاج "نموذج" مرتبط بتلك الفئة. هذا النهج الرائد قد يفتح المجال لتطوير منصات ذاكرة فوتونية، أي ذاكرة تخزن خصائص بصرية بدلاً من الخصائص الإلكترونية. وبالتالي لها ميزة أساسية من حيث السرعة. ويمكن لهذا التعلم الناشئ أن يفتح عصرًا جديدًا للتعلم الآلي بتكاليف حسابية واقتصادية وتكاليف طاقة أقل بكثير خلال مراحل التدريب والاستخدام. (9colonne)