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2021年09月12日消息，日本龙谷大学、奈良科学与技术研究所（NAIST）和日本先进科学与技术研究所（JAIST）近日宣布，他们已经开发出一种模仿大脑结构的神经网络系统，称为 "神经形态系统"，该系统使用记忆电容器（memcapacitors，一种电容随施加电压的历史而变化的电路元件）和自主局部学习。神经形态系统是一个模仿大脑结构的神经网络系统。 因此，在神经拟态系统的开发中，为了降低功耗，该团队决定使用没有直流电流并能减少瞬时电流的记忆电容，同时在神经形态系统的开发中使用自主的本地学习来缩小电路规模。 这种行为被称为 "联想记忆"，它可以直接应用于字符识别和图像识别，但也可以根据问题集应用于各种人工智能任务。此外，据说传统的认知计算系统的规模约为10个冰箱的大小，功耗为几百千瓦，但根据这项研究的基本结果，预计可以建立一个具有类似功能的系统，其尺寸为单芯片LSI，功耗为20W左右，功耗降低近万倍。
