Nowy chip komputerowy naśladuje neuroobwody naszych nosów do wąchania

Nabil Imam z układem Loihi firmy Intel. Intel

Ze wszystkich rzeczy, które nasz mózg może zrobić, sposób, w jaki pomaga nam wąchać, jest jednym z najlepiej poznanych. Kiedy zapach uderza w komórki węchowe w naszym nosie, wysyłają one sygnał do odpowiedniego skupiska neuronów w mózgu, znanego jako opuszka węchowa. Żarówka przesyła sygnał do innych części mózgu, pozwalając nam docenić zapach grejpfruta lub uniknąć smrodu śmieci.

Opuszki węchowe są charakterystyczne dla ssaków, ale inne zwierzęta, takie jak owady, również wykazują podobne struktury nerwowe. Oznacza to, że prawdopodobnie jest coś dość fundamentalnego i wydajnego w tych implementacjach, jeśli ewolucja pojawiła się w nich w różnych przypadkach, mówi Mike Davies, dyrektor Laboratorium Neuromorficznego Obliczenia Intela.

Zarówno ponieważ są tak wydajne, jak i dlatego, że tak dobrze je rozumiemy, systemy węchowe są świetnym punktem wyjścia dla chipów neuromorficznych, nowego typu sprzętu komputerowego, który czerpie inspirację bezpośrednio ze struktury mózgu.

W poniedziałek naukowcy z Intela opublikowali papier w Naturze który proponuje nowy projekt chipa neuromorficznego, który naśladuje strukturę i możliwości opuszki węchowej. Naukowcy pracowali z neurofizjologami węchowymi, którzy badają mózgi zwierząt podczas węchu. Zaprojektowali obwód elektryczny oparty na obwodach neuronowych, które aktywują się, gdy ich mózgi przetwarzają zapach, który można wyrzeźbić na chipie krzemowym. Zaprojektowali również algorytm, który odzwierciedla zachowanie sygnałów elektrycznych, które pulsują w obwodzie. Kiedy wytrenowali algorytm na chipie, wykorzystując istniejący zestaw danych składający się z 10 zapachów — scharakteryzowanych przez pomiary z 72 różnych czujników chemicznych — byli w stanie dokładnie je rozróżnić przy znacznie mniejszej liczbie próbek uczących niż konwencjonalny chip.

Chip jest nadal prototypem na stosunkowo wczesnym etapie, ale po osiągnięciu dojrzałości może służyć do wielu zastosowań, takich jak wąchanie bomb lub wykrywanie szkodliwych oparów w zakładach chemicznych. Pokazuje również potencjał obliczeń neuromorficznych dla bardziej wydajnej sztucznej inteligencji.

Obecnie wszystkie najpopularniejsze układy do obsługi najnowocześniejszych algorytmów głębokiego uczenia się są zgodne z architekturą von Neummana, konwencją projektową, która od dziesięcioleci napędza rewolucję komputerową. Ale te architektury są nieefektywnymi uczniami: działające na nich algorytmy wymagają ogromnych ilości danych szkoleniowych, w przeciwieństwie do naszych znacznie bardziej wydajnych mózgów. Dlatego chipy neuromorficzne starają się jak najbardziej zachować strukturę mózgu. Chodzi o to, że tak bliskie naśladowanie zwiększy efektywność uczenia się chipa. Rzeczywiście, Intel z powodzeniem nauczył się chipa z bardzo niewielu próbek.

Idąc dalej, zespół badawczy planuje ulepszyć konstrukcję swojego neuromorficznego chipa i zastosować go do innych funkcji mózgu poza węchem. Davies twierdzi, że w następnej kolejności zespół prawdopodobnie zwróci swoją uwagę na wizję lub dotyk, ale ma długoterminowe ambicje, aby zająć się bardziej złożonymi procesami. Naturalnym punktem wyjścia są nasze mechanizmy wykrywania, ponieważ są one dobrze rozumiane – mówi. Ale w pewnym sensie pracujemy do mózgu i do mózgu, aż do zachodzących procesów myślowych wyższego rzędu”.

ukryć