Цей підхід обіцяє бути більш ефективним, оскільки він дає змогу навчатися безперервного потоку даних замість об’єднання їх у великі пакети, що потрібно прискорювачам штучного інтелекту з величезною оперативною пам’яттю. Дослідники вже протестували його в завданнях розпізнавання рукописних чисел і завданнях запам’ятовування, досягнувши успіху.
Хоча мережі нанопроводів ще не готові конкурувати з потужними прискорювачами штучного інтелекту, цей новий підхід може знайти своє застосування в завданнях, які не потребують величезної обчислювальної потужності.
Автори стверджують, що нейроморфні мережі все ще становлять велике поле для вивчення, і сподіваються, що в майбутньому їм вдасться вдосконалити апаратне забезпечення для їхньої підтримки.
Читайте про це у новому номері NV, що можна придбати тут