One of the biggest pushes in the hardware industry is to develop AI-specific accelerators that can perform ML inference or training at faster speeds and low power consumption. While many of these improvements hinge on the underlying hardware, the industry is still benefiting from developments in the field of neural network theory. Recently, researchers from…
인공지능(AI) 심층 신경망이 슈뢰딩거 방정식을 풀었다. 양자 화학(Quantum chemistry)은 3차원 공간에서 원자 배열만을 사용하여 분자의 화학적 및 물리적 특성을 예측하는 것을 목표로 한다. 이론적으로 이것은 슈레딩거의 방정식(Schrödinger’s equation)을 풀면 가능하지만 실제로 이것을 실행하는 것은 극도로 어려웠다. 베를린 자유 대학(Freie Universitāt Berlin) 과학자 팀은 전례없는 계산 효율성과 정확성의 조합을 달성할 수 있는 심층학습(deep learning) 방법을 개발했다. 양자…
과학자들이 인간의 뇌 기억 메커니즘인 생성적 재생(generative replay) 기능에서 영감을 얻어 효율적으로 심층 신경망을 개선하는 방법을 제안했다. 미국 텍사스 휴스턴대학의 베일러 의대(Baylor College of Medicine) 제 1저자이자 박사후 연구원인 기도 반데벤(Gido van de Ven)와 수석 연구원 안드레아스 톨리아스(Andreas Tolias)는 매사추세츠대학 애머스트(University of Massachusetts, UMass Amherst)의 하바 시겔만(Hava Siegelmann)과 함께 ‘추상적 생성적 뇌 재생(abstract generative brain…