Lepszy sposób na budowanie chipów inspirowanych mózgiem

Memristory, egzotyczne urządzenia elektroniczne, których istnienie potwierdzono dopiero w 2008 roku, zostały użyte do stworzenia chipa, który zapożycza punkty projektowe z mózgu. Prototypowy chip nie nauczył się niczego trudniejszego niż rozpoznawanie niezwykle prostych czarno-białych wzorów. Jednak większe, bardziej złożone wersje mogą sprawić, że komputery będą lepiej rozumieć mowę, obrazy i otaczający je świat.

Obwód ten może nauczyć się rozpoznawać proste czarno-białe wzory, dzięki urządzeniom zwanym memrystorami umieszczonymi w każdym miejscu, w którym krzyżują się przewody.

Układ scalony, zbudowany przez naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Santa Barbara i Uniwersytetu Stony Brook, przetwarza dane nie za pomocą cyfrowych obwodów logicznych, ale za pomocą elementów, które w uproszczonej formie naśladują neurony i synapsy mózgu biologicznego. Kiedy taka sieć zostaje wystawiona na nowe dane, uczy się, ponieważ synapsy łączące neurony dostosowują wzajemne oddziaływanie neuronów.

Wersje oprogramowania sztucznych sieci neuronowych istnieją już od dłuższego czasu, a duże ostatnio dokonały przełomów w rozpoznawaniu mowy i twarzy od firm takich jak Google i Facebook (patrz 10 Przełomowe technologie 2013: Głębokie uczenie ). Jednak takie symulowane sieci neuronowe obciążają konwencjonalne komputery. Eksperyment Google, w którym duża sieć neuronowa nauczyła się rozpoznawać koty na obrazach z YouTube, działała na 16 000 procesorów w ciągu trzech dni. Fizyczne budowanie sieci neuronowej na chipie może sprawić, że tego rodzaju przetwarzanie informacji będzie znacznie bardziej energooszczędne i praktyczne. Takie chipy mogą na przykład pozwolić robotom mobilnym stać się znacznie mądrzejszymi.

Chipy inspirowane mózgiem — lub neuromorficzne — zostały już stworzone, a IBM próbuje je skomercjalizować (patrz Thinking in Silicon ). Zwykle używają tych samych tranzystorów krzemowych i obwodów cyfrowych, które składają się na zwykłe procesory komputerowe. Ale te cyfrowe komponenty nie nadają się do naśladowania synaps, mówi Dymitr Strukow , adiunkt na Uniwersytecie Kalifornijskim w Santa Barbara, który kierował pracami nad nowym chipem memrystorowym. Do reprezentowania pojedynczej synapsy potrzeba wielu tranzystorów i obwodów cyfrowych. Dla kontrastu, każda ze 100 lub więcej synaps na chipie UCSB jest reprezentowana przy użyciu tylko jednego memrystora.

Synapsa [biologiczna] to analogowe urządzenie pamięciowe i tak naprawdę nie ma dobrego sposobu na zaimplementowanie tego w kompaktowy, energooszczędny sposób w konwencjonalnej technologii, mówi Strukov. Memristory same w sobie są analogowymi urządzeniami pamięci; to idealne dopasowanie.

Nowy chip jest opisany dzisiaj w gazecie w dzienniku Natura . W powiązanym komentarzu do pracy, Robert Legenstein , profesor nadzwyczajny na Uniwersytecie Technologicznym w Graz w Austrii, napisał: Jeśli ten projekt będzie można skalować do dużych rozmiarów sieci, wpłynie to na przyszłość komputerów… Laptopy, telefony komórkowe i roboty mogą zawierać ultraenergooszczędne chipy neuromorficzne, które przetwarzać informacje wizualne, słuchowe i inne rodzaje informacji sensorycznych.

Memrystor został matematycznie przewidziany w 1971 roku przez Leona Chua, profesora elektroniki na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley. Został ogłoszony w 2008 roku, kiedy naukowcy z Hewlett-Packard, w tym Strukov, stworzyli proste urządzenia, których opór elektryczny zakodował rodzaj pamięci prądu, którego doświadczyli wcześniej – dokładnie taką właściwość przewidział Chua (patrz HP Rewires Electronics ). Od razu dostrzeżono, że urządzenia mają potencjał do wykorzystania do gęstszego przechowywania danych i tworzenia sprzętowych sieci neuronowych.

Firma HP i producent pamięci SK Hynix rozpoczęły próby komercjalizacji pamięci masowych z pamięcią masową w 2010 r.; HP obstawia, że ​​technologia umożliwi radykalne przedefiniowanie podstawowej architektury komputerów (patrz Machine Dreams ). Ale do tej pory nikt nie stworzył chipu sieci neuronowej zbudowanego tylko z memrystorów, mówi Strukov. Jego grupa opracowała sposoby kontrolowania procesu wytwarzania memrystorów, aby produkować bardziej niezawodne urządzenia niż wcześniej, mówi.

Prosty chip grupy UCSB jest tylko dowodem koncepcji, ale naukowcy uważają, że ich techniki można skalować, aby tworzyć większe, mocniejsze urządzenia. Strukov twierdzi, że technologia może być pomocna dzięki wysiłkom, jakie firmy takie jak HP i SK Hynix podejmują w celu komercjalizacji memrystorów do przechowywania danych.

ukryć