近年では、科学者たちは、このようなニューラルネットワークアーキテクチャを用いて分散された人工知能コンピューティング・チップ・ソリューション触発ニューロンとシナプスメカニズムの研究、などのハードウェアおよびソフトウェアの開発問題に多くの技術的解決策を、作り始めましたこれにより、ビッグデータ処理やAIの時代を強化するため、運用効率の需要を満たすために時間を短縮し、ビッグデータ・コンピューティングと学習を行います。
ニューロモーフィックチップ、チップ人工知能システム、クラウドシステムの中央プロセッサ：文献データは人工知能演算チップの主要なタイプに分けることができることを示しています。
ニューロモルフィックチップ：生物学的ニューラルシステム構成、信号伝送、計算およびメモリ機能、例えばニューロンなどのエンジニアリング材料、部品、回路シミュレーション、回路設計、コンピューティングアーキテクチャ、アルゴリズム、システムの電子回路シミュレーション、人工ニューラルシナプス、ニューラルネットワークや他のパルス。
その中で、人工神経シナプスは、人工ニューロンをつなぎ、信号がある人工ニューロンから別の人工ニューロンに伝わることを可能にするブリッジです。ニューロモルフィックチップは、プロセッサを人工ニューロンとして扱い、人工神経を人工神経として扱います。メモリとプロセッサをつなぎ合わせ、従来のコンピュータ・コンピューティング・アーキテクチャとは明らかに異なります。主な技術開発の方向には、IBM向けに開発された代表的な代表的な回路アーキテクチャ回路設計、アルゴリズム、memristorなどがあります。 TrueNorth。
チップ人工知能システムは：通常、コンピューティングアーキテクチャのCPU、GPU、デジタルシグナルプロセッサ（DSP）などの伝統的なPCの内部に配置されているカスタムASICチップの知恵、に特化機械学習と人工知能動作及び処理装置を提供することアーキテクチャを計算するのではなく、特別な、追加の設定は、機械学習とニューラル処理エンジンやニューラルネットワーク処理ユニット、クアルコム小龍845とHuawei社キリン970に代わって発行されたモデルの人工知能アプリケーション専用です。
駆動方式の中央処理装置：機械学習とクラウドデータセンターに配置されている知恵カスタムASICチップは、特定の演算処理タスクを実行するように構成され、ハードディスクドライブスロットをキャビネット用コンピューティングと処理手段を提供するように設計された人工知能、典型的な代表GoogleのTPUが公開されました。
メッセージディスプレイ業界、R＆D成果の大多数のための科学界は、人工知能コンピューティングチップにおけるそれらの発展のレイアウトとなっている特許出願プロセス、特許分析と技術部門を習得するための系統的な研究を保護するために取られ、だけでなく、台湾や他の国を知りたいであろうあるいは、人工知能コンピューティングチップのチャンスとチャレンジは、国際的な巨人と比べて何ですか？
人工知能コンピューティングチップの米国特許を分析した結果、アメリカの譲受人には最も多くの特許が、次いで韓国の権利保有者、日本の権利保有者などが含まれていたことが判明した。特許のほとんどはコンピューティング技術、その後は基本的な通信プログラム、半導体などがあり、韓国の権利保有者は主にコンピューティング技術と半導体であり、日本の権利保有者はコンピューティング技術に集中している。
このデータはまた、中国の権利保有者が2つの米国特許を取得したことを示しており、特許が対象とする35のドメイン項目は主にコンピューティング技術に配分されている。
一方、特許に関わる37の技術サブカテゴットのうち、米国の権利保有者、韓国の権利保有者、日本の権利保有者は、電子手段、ニューラルネットワークモデル、システム構築を使用したニューラルネットワークハードウェアの設計に重点を置いた学習機械、ニューラルネットワークモデル、学習方法といったデジタルコンピューティングコンポーネントに関する米国の特許は、韓国や日本よりもはるかに多い。
さらに、中国の権利保有者が取得した2つの米国特許に関連する37の技術項目は、ニューラルネットワークハードウェア設計 - 電子、ニューラルネットワーク - システムアーキテクチャ、画像データ処理またはプロセッサアーキテクチャ/プロセッサ構成、デジタル計算要素 - 機械を学習するための方法または装置、識別のためのアプリケーションエレクトロニクス。
台湾はまだチップの米国特許を計算する人工知能を取得する権利の人を見つけていない、しかし、中国の人々が大幅に中国の背後に、この新技術では、台湾の特許ポートフォリオを米国特許を取得する権利を持っている、注目する価値がある。研究はまた、IBMは、人工知能に立ち上がって、ことがわかりましたコンピューティングチップの米国特許、続いてGoogle、クアルコム、サムスンなどがあります。
人工知能の破壊電界は、ほとんどのコンピューティングIBM特許科学技術に見出される、米国特許第に従って演算チップ35を分散、半導体を順次測定し、続いて、オーディオビジュアル技術、Googleや集中配信技術における高域動作、サムスンメインレイアウト計算SCIENCEそして半導体。
電子的に、ニューラルネットワークモデル - - システムの構築とニューラルネットワークIBM一方、37件の技術特許関連の故障分布は、ニューラルネットワークを実現し、ハードウェアのIBM、クアルコム、グーグル、サムスンフォーカス相対レイアウトを見つけましたモード - 学習方法、デジタル計算要素 - 学習機械の特許取得済みレイアウトは、Qualcomm、Google、Samsung以上のものです。
要素は、神経細胞（例えば、メモリスタ）技術を模倣し、IBMはサムスン、フランスの代替エネルギーと原子力委員会、ソウルに比べて第二の特許の最大数を、持っている - ニューロモーフィックチップは、デジタル・ストレージ・メモリに関連することを言及する価値があります大学の統計によると、現在台湾の人工知能コンピューティングチップの米国特許はない。
また、IBMは、ニューロチップを開発し、サムスンが開発されるように引き渡され、彼らのパートナーシップは、このようにサムスンのニューロモルフィックチップを作成し、研究開発段階から開始し、台湾の半導体産業関連の推奨を台湾メーカーの上に多くの先行者優位性を持っている能力を開発R＆D企業は、韓国の工場開発技術のギャップを縮めるために、できるだけ早く投資する必要があります。