Ảnh minh họa.

Khác với máy tính truyền thống tách biệt bộ nhớ và xử lý, máy tính thần kinh tích hợp bộ nhớ và xử lý trong cùng một hệ thống, giúp hoạt động hiệu quả hơn. Thiết bị vận hành theo nguyên tắc “các nơron cùng hoạt động sẽ kết nối mạnh hơn”, mô phỏng quá trình hình thành ký ức và khả năng học tập của não bộ con người.

Điểm nổi bật của nguyên mẫu là việc sử dụng linh kiện siêu nhỏ gọi là “mối nối đường hầm từ tính” (MTJ), có thể điều chỉnh dòng điện tương tự khớp thần kinh, giúp máy học bằng cách tự điều chỉnh liên kết giữa các nơron nhân tạo, tương tự não người thích nghi khi học.

Công trình do TS Joseph S. Friedman chủ trì, công bố trên tạp chí Nature Communications Engineering, kết hợp với đối tác Everspin Technologies và Texas Instruments, được tài trợ bởi Quỹ Khoa học quốc gia Mỹ và Bộ Năng lượng với gần 500.000 USD, mở ra hướng đi thay thế các mô hình AI hiện tốn nhiều năng lượng.

Khác biệt và ưu việt này hứa hẹn ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như cảm biến, y sinh, robot, vũ trụ và các hệ thống AI quy mô lớn, đánh dấu bước ngoặt về hiệu suất và khả năng phát triển bền vững của công nghệ trí tuệ nhân tạo tương lai.

Khôi Nguyên