ЮФУ / Южный федеральный университет
#УченыйЮФУ создает нейронные сети в виде микросхемы
Исследование доцента Института нанотехнологий, электроники и приборостроения ЮФУ Вадима Авилова направлено на создание и развитие в России новых технологий проектирования и производства перспективной элементно-компонентной базы интегральной наноэлектроники и искусственного интеллекта.
❗В ходе своего исследования ученый планирует добиться реализации нейросетевых алгоритмов в виде микросхемы на основе мемристоров из оксида титана. Данные структуры относят к «интеллектуальным» материалам и способны под действием электрического поля изменять свое сопротивление в широких пределах. Именно это свойство позволяет полностью реализовать функцию искусственных синапсов нейронной сети.
💬 Вадим Авилов, к.т.н., доцент ИНЭП ЮФУ:
«Мы провели исследование влияния технологических параметров синтеза на формируемые наноструктуры, разработали физико-химическую модель, позволяющую рассчитать особенности синтеза наноструктур, приводящие к возникновению в них мемристорного переключения. Был проведен ряд работ по изготовлению и исследованию макета резистивной памяти ReRAM на основе таких мемристорных структур и показана возможность изготовления многоуровневой памяти. Именно показанное многоуровневое переключение мемристоров привело к смещению научных исследований в область искусственных синапсов и нейронной сети».
☝Разработка конструктивно-технологических решений создания синаптических структур будет являться стимулом развития новых промышленных технологий в области изготовления нейроморфного процессора. Результаты проекта лягут в основу производства нейронных процессоров – отдельных микросхем, реализующих нейросетевой алгоритм обработки информации для задач робототехники, бионических применений и искусственного интеллекта.
Проект одобрен Советом по грантам Президента Российской Федерации⚡
#НаукаЮФУ #НаукаРоссии #нейронныесети... подробнее на канале: ЮФУ / Южный федеральный университет
@
#УченыйЮФУ создает нейронные сети в виде микросхемы
Исследование доцента Института нанотехнологий, электроники и приборостроения ЮФУ Вадима Авилова направлено на создание и развитие в России новых технологий проектирования и производства перспективной элементно-компонентной базы интегральной наноэлектроники и искусственного интеллекта.
❗В ходе своего исследования ученый планирует добиться реализации нейросетевых алгоритмов в виде микросхемы на основе мемристоров из оксида титана. Данные структуры относят к «интеллектуальным» материалам и способны под действием электрического поля изменять свое сопротивление в широких пределах. Именно это свойство позволяет полностью реализовать функцию искусственных синапсов нейронной сети.
💬 Вадим Авилов, к.т.н., доцент ИНЭП ЮФУ:
«Мы провели исследование влияния технологических параметров синтеза на формируемые наноструктуры, разработали физико-химическую модель, позволяющую рассчитать особенности синтеза наноструктур, приводящие к возникновению в них мемристорного переключения. Был проведен ряд работ по изготовлению и исследованию макета резистивной памяти ReRAM на основе таких мемристорных структур и показана возможность изготовления многоуровневой памяти. Именно показанное многоуровневое переключение мемристоров привело к смещению научных исследований в область искусственных синапсов и нейронной сети».
☝Разработка конструктивно-технологических решений создания синаптических структур будет являться стимулом развития новых промышленных технологий в области изготовления нейроморфного процессора. Результаты проекта лягут в основу производства нейронных процессоров – отдельных микросхем, реализующих нейросетевой алгоритм обработки информации для задач робототехники, бионических применений и искусственного интеллекта.
Проект одобрен Советом по грантам Президента Российской Федерации⚡
#НаукаЮФУ #НаукаРоссии #нейронныесети... подробнее на канале: ЮФУ / Южный федеральный университет
@
Минобрнауки России
#НейтронныеCети определят лекарственный контрафакт
Медики и ИТ-специалисты подведомственного #МинобрнаукиРоссии Пензенского государственного университета создали нейросеть для выявления некачественных лекарств с точностью 100 %. Они уже получили два свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.
Метод основан на исследовании поверхностного натяжения капли лекарства (тензиометрических свойств). Ее форму и объем автоматически регистрирует прибор, а затем программное обеспечение (в том числе нейросеть) сравнивает тензиометрические свойства препарата и образца-стандарта.
Теперь есть возможность с помощью новой программы диагностировать раннее развитие хронической сердечной недостаточности, что сократит риск развития сердечно-сосудистых заболеваний среди населения.
Нововведения помогут внедрить инновации в практическое здравоохранение.
➡️ Читать подробнее
#Здравоохранение #НейронныеСети #ПГУ #МинобрнаукиРоссии
@
#НейтронныеCети определят лекарственный контрафакт
Медики и ИТ-специалисты подведомственного #МинобрнаукиРоссии Пензенского государственного университета создали нейросеть для выявления некачественных лекарств с точностью 100 %. Они уже получили два свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.
Метод основан на исследовании поверхностного натяжения капли лекарства (тензиометрических свойств). Ее форму и объем автоматически регистрирует прибор, а затем программное обеспечение (в том числе нейросеть) сравнивает тензиометрические свойства препарата и образца-стандарта.
Теперь есть возможность с помощью новой программы диагностировать раннее развитие хронической сердечной недостаточности, что сократит риск развития сердечно-сосудистых заболеваний среди населения.
Нововведения помогут внедрить инновации в практическое здравоохранение.
➡️ Читать подробнее
#Здравоохранение #НейронныеСети #ПГУ #МинобрнаукиРоссии
@
