日本东北大学的研究人员首次成功演示了基于磁矩电子学的人工智能基本操作。最近，人工智能引起了更多的关注。人工智能可以模拟大脑的信息处理功能，继续缓慢地执行图像识别、天气预报等简单任务。

目前使用的人工智能是基于半导体的集成电路技术的常规框架。但这种人工智能缺乏人脑的灵活性和低功耗特性。

为了解决这一不足，构建单个固态神经元器件是有意义的。上图3360“I”“C”“T”用关联记忆算子实验的33块回应。图片来源：“I Shunkukefukami(日本东北大学)HideoOhno教授、SodaShigeo教授、YoshihikoHorio教授、FukamiShunsuke教授和HisanaoAkima助理教授共同开发了一个人工神经网络，他们使用的磁矩电子器件需要以不同于传统磁器件的模拟方式存储0-1之间的给定值，从而继续执行大脑中神经元获得的自学习功能。

R&D的人员使用他们开发的人工神经网络来检查联想记忆的操作者，这对于传统计算机来说是一项困难的任务。通过许多实验，他们证明了磁矩电子设备具有自学习能力，并且开发的一些人工神经网络可以像人脑一样将记忆模式与其输出的噪声版本相关联。本研究将构建一种新的人工智能技术标准，该标准具有严格的尺寸标准，但同时具有缓慢的处理能力和超低功耗。

这些特点使得人工智能在社会上得到广泛应用，如图像/语音识别、可穿戴终端、传感器网络、护理机器人等。

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