2016年从大学和研究群体中看到了一些非常有趣的创新，这些逻辑和研究群体的迷恋是非常规的！
在Nexperia，我们总是在展望数字逻辑的创新未来。来自AI的所有内容都使用它们已经使用逻辑门来实现到个人设备中，软逻辑门使用流体而不是电力，到微小的遗传计算机的开始。2017年应该有更有趣的发展！让我们来看看一些研究项目。
XNOR.ai
由于所需的大量加工能力，机器学习传统上一直受到超级计算机的束缚。传统上必须在串行运行的机器学习，因为许多计算将取决于先前计算的结果。基本上，计算机必须一次计算一个等式，这需要大量处理能力以及时通过。虽然远程数据中心可以快速执行这些计算，但它们需要互联网连接。
的艾伦人工智能研究所想出了一个变通办法XNOR.ai。这基本上是通过简化和舍入计算机必须执行的数学运算来实现的。XNOR.ai, named after the XNOR gate, uses the logic gates that are already in processors to carry out simpler operations that can be handled at the transistor level. The challenge at hand for the Allen Institute’s team was to frame complex mathematical operations into binary.
这是通过给程序一个允许的误差幅度来实现的。XNOR.aisacrifices accuracy for efficiency and accessibility. It should be noted, however, that XNOR.ai isn’t the only program taking this approach, there are also programs likeScorchai。然而,XNOR。Ai的开源方法让它很有趣，你可以下载软件Github。看到人们提出的应用程序将是很有趣的!你可以看到XNOR。在下面的视频中Ai在行动。
八胜利
软机器人是一个新的领域，但由于其潜在的应用，它已经吸引了很多兴趣。传统上，机器人已经限制在金属体上，使它们不适合需要微妙触感的任务。为了解决这个问题，哈佛大学和卡特克的研究人员开发了第一个自主，完全软机器人绰号“的Octobot.“就像真正的章鱼一样，它没有坚硬的组件，这使得它非常适合完成那些精细的任务。”
章鱼机器人是通过微流体逻辑门实现的，它的工作原理类似于电子逻辑门，但传递的是液体燃料，而不是电力。到目前为止，该团队已经成功地用这种新技术制造了“与”和“或”逻辑门。这项技术在应用于任何消费者之前还有很长的路要走，但它的潜力应该会在未来几年引起人们的兴趣!你可以找到加州理工学院的论文这里，并且您可以在下面的视频中观看Octobot。
杜克大学的模拟DNA电脑
这听起来像科幻小说，但第一个合成分子的逻辑门实际上是在20世纪90年代初设计的。最近，这项技术有了一些有趣的飞跃。与使用电流和电压来表示输入和输出的数字电路不同，DNA计算机利用不同DNA链的浓度作为信号。这项技术的一大难题是，DNA通常被认为是数字数据，类似于计算机使用的二进制代码。DNA计算的目标是制造一种微型设备，它可以装入血液，诊断与疾病有关的危险化学物质。然而，研究人员在数字DNA计算方面取得的最大成就是制造出诸如计算平方根和玩井字。
教授John Reif和Grad Custor Tianqi Song制作了试管中的DNA电脑。礼貌杜克大学
杜克大学的研究人员通过采用模拟方法解决了这个问题。由于能装入血液的设备是如此之小，它们只能达到基本的开和关状态。不幸的是，诊断与癌症等疾病有关的非典型化学物质需要更复杂的功能。杜克大学的研究小组认为，他们的模拟方法将允许DNA电路计算更复杂的函数，如对数和指数。当分子形成或打破化学键时，电路通过加减乘除来实现这一目的。这项技术在很大程度上仍处于起步阶段，因此将其称为炒作是一种公平的评估。然而，这项技术的潜在好处仍然很有趣。
2017年会带来什么?
看到逻辑门正在超出电子产品领域很有意思。雷竞技最新app逻辑门是否适用于没有人想到的新领域，或者软件的进步让我们甚至更加使用数字逻辑盖茨现在，它应该是一个有趣的骑！
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