Международная команда исследователей сообщила об открытии нового метода производства двумерных микрочипов, который может привести к появлению еще более миниатюрных и быстрых полупроводников.

Ученые под руководством профессора Элайзы Райдо продемонстрировали, что литография превосходит обычные методы создания металлических электродов для двумерных полупроводников, таких как дисульфид молибдена. Такие переходные металлы способны вытеснить кремний в производстве чипов размеров с атом. Новый метод, названный термальной сканирующей зондовой литографией (t-SPL), обладает рядом преимуществ перед современной электронно-лучевой литографией.

Компания из Новосибирска «Мотив» и «Лаборатория Касперского» объявили о разработке первого российского нейроморфного процессора (НП), получившего название «Алтай». Разработка предназначена для аппаратного ускорения работы систем с искусственным интеллектом.

Понятие «нейроморфный процессор» обозначает, что архитектура чипа основывается на принципах работы человеческого мозга. Устройство спроектировано и имитирует работу миллионов нейронов с отростками – дендритами и аксонами.

Информация для новых пользователей

Как новый пользователь, вы можете начать пользоваться Биткойном, даже не понимая технических деталей. Как только вы установили биткойн-кошелек на свой компьютер или мобильный телефон, он сгенерирует ваш первый биткойн-адрес, которых и вы в дальнейшем можете создать столько, сколько понадобится. Вы можете сообщать свои адреса друзьям, так что они смогут платить вам или наоборот. На самом деле, это очень похоже на то как работает Email, кроме того, что биткойн-адреса следует использовать только один раз.

NVIDIA активно экспериментирует в области глубинного обучения, и результаты её работы порой оказываются довольно любопытными. Компания на GDC 2019 объявила о создании GauGAN — интеллектуального приложения для рисования, которое использует модель глубинного обучения для создания фотореалистичных версий простых рисунков. Название приложения отсылает нас к имени французского художника-постимпрессиониста Поля Гогена (Paul Gauguin) и используемых в ПО генерирующих состязательных сетей (GAN) для создания изображений, реалистично имитирующих картины.

Как же работает GauGAN? Согласно объяснению компании, приложение похоже на «умную кисть», которая заполняет детали наброска, сделанного пользователем (NVIDIA называет его «картой сегментации»). По сути, пользователь или художник лишь задаёт план того, что хочет увидеть в итоге, и маркирует каждый сегмент, указывая, каким он должен быть. После этого в дело вступает GauGAN, заполняя дополнительные детали и делая рисунки более реалистичными.