論文の概要: Quantum control in artificial neurons with superconductor-ionic memory
inserted in the feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00958v1
- Date: Mon, 1 Jan 2024 20:54:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 15:12:02.542778
- Title: Quantum control in artificial neurons with superconductor-ionic memory
inserted in the feedback
- Title（参考訳）: 超伝導イオンメモリをフィードバックに挿入した人工ニューロンの量子制御
- Authors: Osama M. Nayfeh, Haik Manukian, Matthew Kelly, Justin Mauger
- Abstract要約: イオンハフニウム酸化物とニオブ金属の4.2nmを用いた量子トンネルメモリを用いた実験的人工ニューロン
ネットワーク化されると、強い並行性で出力する。
4つの人工ニューロンの学習ネットワークを実験的に実証し,信号の校正と変調を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2264226961225004
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To improve artificial intelligence/autonomous systems and help with treating
neurological conditions, there's a requirement for artificial neuron hardware
that mimics biological. We examine experimental artificial neurons with quantum
tunneling memory using 4.2 nm of ionic Hafnium oxide and Niobium metal inserted
in the positive and negative feedback of an oscillator. These neurons have
adaptive spiking behavior and hybrid non-chaotic/chaotic modes. When networked,
they output with strong itinerancy. The superconducting state at 8.1 Kelvin
results in Josephson tunneling with signs that the ionic states are influenced
by quantum coherent control in accordance with quantum master equation
calculations of the expectation values and correlation functions with a
calibrated time dependent Hamiltonian. We experimentally demonstrate a learning
network of 4 artificial neurons, and the modulation of signals.
- Abstract（参考訳）: 人工知能と自律システムを改善し、神経の状態を治療するためには、生物学的に模倣する人工ニューロンハードウェアが必要である。
イオン酸化ハフニウムとニオブ金属の4.2nmを振動子の正負のフィードバックに挿入した量子トンネルメモリを用いた実験人工ニューロンについて検討した。
これらのニューロンは適応的なスパイク行動とハイブリッド非カオス/カオスモードを持つ。
ネットワーク化されると、強い並行性で出力する。
8.1ケルビンの超伝導状態はジョセフソントンネルにおいて、イオン状態が期待値と相関関数の量子マスター方程式による量子コヒーレント制御の影響を受けていることを示す。
4つの人工ニューロンの学習ネットワークと信号の変調を実験的に実証した。
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