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虽然不是真正的人类大脑,但是却有类似人类大脑的诸多优点,例如高计算能力,算力远超过目前的芯片,而且还是算存一体技术,优势更加明显。
除此之外,还具有低功耗、低发热特性,对能量的利用率也更高,让他看了都怦然心动,感觉这项技术的应用前景非常广阔。
之前他就为通用性机器人的算力和存储部分非常烦恼,以目前的芯片和存储技术,想要满足通用性机器人的需要很难。
他之前还准备采用光芯片技术来解决芯片算力不足的问题,但是数据存储也是一大难题,不然造出来的通用性机器人很容易健忘。
如果按照常规数据存储,所有事情事无巨细都存下来,对存储空间的要求就太高了,因为每时每秒都会诞生海量的数据。
哪怕是使用再先进的压缩技术,也无法满足这个需求,再多的存储空间,也只是健忘时间长短的问题。
而这款仿生大脑,却是模仿人类记忆的方式,虽然不是完全一样,但是却有其中的精髓,导致有限的存储容量可以一直存储机器人看到和听到的场景数据。
而这种存储技术的核心,就两个,一个是关联性留痕存储技术,也就是说不需要记录所有细节,通过关联性加强数据的纠错能力。
另一个就是联想式数据提取技术,因为仿生大脑存储数据不是完整存储,而是和其他数据进行叠加存储,造成很多信息其实是混杂在一起的。
常规的数据提取技术肯定是不行的,提取出来的都是乱码,所以才有了这套模仿人类回忆方式的联想式数据提取技术,来解决信息提取难题。
这两套技术,可以让固定容量的存储空间,几乎可以存储无限的数据,永远都不用担心会耗尽资源。
当然,有这些优点自然也有缺点,那就是随着叠加的数据越多,数据失真率就越高,而且时间越久远,失真越严重。
这就和人的记忆一样,时间越长的事情记得越不太清楚,但是只要有提醒,还是隐约记得一些,只是细节无论如何都不能全部回忆起来。
其实我们日常生活中,遇到的人和事,看到的场景,都是无用场景,只需要记忆大概的轮廓,知道自己去过哪里,见过什么人,并不需要刻意记住所有细节。
这两项技术,可以说是为机器人而生的,也只有在机器人上面使用,才具有最大的价值,放在常规记忆存储系统上,还真不一定适用。
只是想要将这两项技术更好的发挥出来,必须要配合特殊构造的存储硬件结构,以实现更快的数据存储和提取。
这里使用的是仿生大脑结构技术,使用的是仿生材料,显而易见,制造难度也是极高,以外面目前的技术,想要制作这样的组件很难。
这里面提供了不同的仿生材料,同时也提供了不同的制造技术,充分利用了仿生材料的特性来进行制造,以便降低制造难度。
例如有种仿生材料具有自我固定形态特性,用这种仿生材料制作仿生大脑,最好的办法就是使用技术让其自然增长,只是生长过程非常缓慢,优点制造难度和成本较低。
而且这种制作方法,良品率难以保证,也就是说制作出来的产品,质量不会完全一致,就像人一样,有的人脑袋就聪明,有的就会笨一点。
还有一种仿生材料,具有很好的可塑性,形态容易转换,使用的技术就是高精度3d印刷技术。
相比起上面的技术,成本要高不少,制造难度也高出不少,但是优点也很突出,那就是制造速度较快,且品控容易做,生产出来的产品质量基本能保持一致。
而他觉得高精度3d印刷技术对他的启发很大,之前他还在为如何制造高精密机器人而烦恼,如何做到成本可接受,而产品又能达到他的要求。
这项技术让他有很多联想,脑海中瞬间出现了很多想法,他觉得完全可以使用高精度3d印刷技术实现整个通用机器人的生产。
想要做到这点,主要有两个关键点,第一个关键点就是先进的高精密3d印刷设备,之所以不叫做3d打印技术,原因就是印刷技术效率更高,速度更快,控制精度更高。
第二个关键点就是合适的材料,想要使用高精度3d印刷技术制造,必须要有良好的多相性,稳定态特性优良。
而他认为高精度3d印刷设备难度不算特别大,现在手头上不就有相关技术吗,而且麒麟基础工业集团之前就有高精度3d打印技术,只不过现在升级一番就行。
难得还是合适的材料,至少他从这款半生物机器人的资料里面没有看到他想要的仿生材料,唯一合适的就是仿生大脑的材料,也算是解决了他一个难题。
昨天看到的机械式机器人,让他对精密制造技术有了新的认识,对他旗下很多精密制造有很大的启发。
今天看到的这款半生物机器人,给他带来的启发更大,特别是他还能在即将研发的通用性机器人上用得上,帮助更大。
于是看这些资料也更加认真,而不是像之前那样快速扫描,而是认认真真,生怕错过了关键性细节。
进入虚拟图书馆之前,他还觉得今天过来看书比较早,能够多看几种机器人技术,结果没想到遇到心仪的机器人技术。
于是整个晚上,他都在看这款半生物机器人相关技术资料,想要完全搞清楚所有细节,因为不管他能不能直接用得上,都有很大的帮助。
可以说解决了通用性机器人的计算和存储,就解决了通用性机器人的最大难题,所以这方面的技术资料,他看得更是格外认真。
好在他的智力得到了极大开发,理论知识也非常丰富,整整一个书架的技术资料,他花费一个晚上竟然全部看完了。
如果是别人的话,想要看完如此多的资料,而且还要研究明白,给一年的时间都不一定够。
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