Хиймэл оюун ухааны салбарт соронзон материалыг ашиглах

Хиймэл оюун ухааны (AI) салбарт соронзон материалыг ашиглах нь өгөгдөл хадгалах, мэдрэгч, нейроморф тооцоолол, эрчим хүчний хэмнэлт зэрэг хэд хэдэн чухал салбарыг хамардаг. Мэдээлэл хадгалах, хурдан солих хурд, эрчим хүчийг үр ашигтай хувиргах зэрэг өвөрмөц шинж чанартай соронзон материалууд нь хиймэл оюун ухааны технологийн гүйцэтгэл, чадавхийг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр програмуудыг нарийвчлан авч үзье:

1. Мэдээлэл хадгалах

Соронзон материалууд нь мэдээлэл хадгалах орчин үеийн технологийн үндэс суурь бөгөөд энэ нь суралцах, шийдвэр гаргахад томоохон мэдээллийн багцад хандах шаардлагатай хиймэл оюун ухааны системд зайлшгүй шаардлагатай. Хатуу дискний хөтчүүд (HDD) болон соронзон соронзон хальсны хадгалалт нь өгөгдлийг хадгалахын тулд соронзон материалыг ашигладаг. Эдгээр технологиуд нь соронзон материалын соронзон чиг баримжаагаа (өгөгдлийн битийг төлөөлөх) удаан хугацаанд хадгалах чадварт тулгуурлаж, өгөгдлийн тогтвортой байдлыг хангадаг. AI системүүд нь илүү их хэмжээний өгөгдөлд илүү хурдан нэвтрэхийг шаарддаг тул Дулааны тусламжтайгаар соронзон бичлэг (HAMR) болон Битийн хээтэй соронзон бичлэг (BPMR) зэрэг соронзон хадгалалтын технологийн дэвшил нь маш чухал юм.

2. Мэдрэгч ба идэвхжүүлэгч

Соронзон материалыг ашигладаг соронзон мэдрэгч нь хиймэл оюун ухааны хэрэглээ хурдацтай хөгжиж буй робот техник, IoT төхөөрөмжүүдэд амин чухал юм. Эдгээр мэдрэгч нь соронзон орон болон тэдгээрийн өөрчлөлтийг илрүүлж, навигаци, байрлал мэдрэгч, хөдөлгөөнийг удирдахад тустай. Жишээлбэл, соронзон орныг хэмждэг соронзон хэмжүүрийг нисгэгчгүй онгоц болон бие даасан тээврийн хэрэгсэлд чиг баримжаа тодорхойлох, навигацид туслах зорилгоор ашигладаг. Нэмж дурдахад соронзон материалд тулгуурласан соронзон идэвхжүүлэгч нь робот гар болон бусад механик системүүдийн хөдөлгөөнийг нарийн хянах боломжтой бөгөөд ингэснээр хиймэл оюун ухаанаар удирддаг илүү боловсронгуй, уян хатан машинуудыг бий болгодог.

3. Нейроморфик тооцоолол

Нейроморфик тооцоолол нь хүний ​​тархины мэдрэлийн бүтцийг дуурайж илүү үр ашигтай, хүчирхэг хиймэл оюун ухааны системийг бий болгохыг оролддог. Соронзон материалыг тархины синапсуудыг дуурайдаг спинтрон төхөөрөмж болон мемристорт ашиглахаар судалж байна. Ялангуяа Spintronics нь мэдээлэл хадгалах, боловсруулахад соронзон материал дахь электронуудын эргэлтийг ашигладаг бөгөөд энэ нь маш бага чадалтай, хурдан шилжих төхөөрөмжийг санал болгодог. Эдгээр технологи нь хиймэл оюун ухааны системийн эрчим хүчний хэрэглээг эрс бууруулж, боловсруулах хурд, хүчин чадлыг нэмэгдүүлэх боломжтой.

4. Эрчим хүчний хэмнэлт

AI систем, ялангуяа том хэмжээний мэдрэлийн сүлжээг сургах, ажиллуулахын тулд ихээхэн хэмжээний эрчим хүч шаарддаг. Соронзон материалууд нь эдгээр системүүдийн хүчийг илүү үр дүнтэй хувиргах, удирдахад хувь нэмэр оруулдаг. Жишээлбэл, зөөлөн соронзон материалаар хийсэн индуктор, трансформаторууд нь эрчим хүчний хангамж, электрон хэлхээний гол бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд эрчим хүчний үр ашигтай менежментийг баталгаажуулдаг. Нэмж дурдахад, хөргөлтийг бий болгохын тулд соронзон материалыг ашигладаг соронзон хөргөлтийн технологийн судалгаа нь хиймэл оюун ухааны серверүүдийг байрлуулсан дата төвүүдэд илүү хэмнэлттэй хөргөлтийн шийдлийг бий болгоход хүргэж болзошгүй юм.

5. Квантын тооцоолол

Квант тооцоолол нь анхан шатандаа байгаа хэдий ч AI програмуудад урьд өмнө хэзээ ч байгаагүй боловсруулалтын хүчийг амлаж, тооцоолох технологийн хязгаарыг төлөөлдөг. Соронзон материалууд нь квант компьютерын мэдээллийн үндсэн нэгж болох квант бит (кубит)-ийг хөгжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Хэт дамжуулалт ба квант Холл эффект зэрэг зарим соронзон материал, үзэгдлүүд нь тогтвортой, өндөр хүчин чадалтай кубит үүсгэхэд чухал үүрэгтэй.

Ирээдүйн чиглэл

Топологийн тусгаарлагч, соронзон 2 хэмжээст материал гэх мэт шинэ соронзон материал, технологийн талаар хийгдэж буй судалгаанууд нь хиймэл оюун ухаанд шинэ боломжуудыг нээж байна. Эдгээр дэвшил нь эрчим хүчний хэрэглээг цаашид бууруулах, боловсруулах хурдыг нэмэгдүүлэх, өгөгдөл хадгалах чадварыг сайжруулахад хүргэж, хиймэл оюун ухааны системийг хөгжүүлэх, байршуулахад ихээхэн нөлөөлнө. Соронзон материал нь олон талт, өвөрмөц шинж чанараараа хиймэл оюун ухаанд технологийн үсрэлтийг бий болгоход тэргүүлэгч хэвээр байна.