研究者たちは、人間の脳の比類のない計算性能に近づくことを期待して、何年もの間人工シナプスの構築を試みてきました。 新しいアプローチにより、生物学的な対応物よりも 1,000 分の 10,000 小さく、XNUMX 倍速いものを設計することができました。
の暴走的な成功にもかかわらず 深い学習 過去XNUMX年間、この脳にヒントを得たアプローチは AI 実際の脳とほとんど似ていないハードウェアで実行されているという課題に直面しています。 これが、わずか XNUMX ポンドの人間の脳が電球と同じ量の電力を使用して数秒で新しいタスクを処理できる理由の大部分を占めていますが、最大のニューラル ネットワークのトレーニングには数週間、数メガワット時の電力とラックが必要です。専門プロセッサの。
そのため、AI が実行される基盤となるハードウェアを再設計する取り組みへの関心が高まっています。 そのアイデアは、コンポーネントが自然なニューロンやシナプスのように機能するコンピューター チップを構築することで、人間の脳の極端なスペースとエネルギー効率に近づくことができるかもしれないというものです。 これらのいわゆる「ニューロモーフィック」プロセッサは、今日のプロセッサよりも AI の実行に適している可能性があります。 コンピュータチップ.
現在、MIT の研究者は、脳がイオンの往復に依存していることを模倣した異常な人工シナプス設計が、実際には生物学的シナプスを大幅に上回る可能性があることを示しています。 重要なブレークスルーは、極端な電場に耐えられる材料を見つけたことでした。これにより、イオンの移動速度が劇的に改善されました。
「その速さは確かに驚くべきものでした。 プレスリリースで述べています. 「通常、デバイスを灰にしないために、デバイス全体にそのような極端なフィールドを適用することはありません。 しかし代わりに、陽子 (水素イオンに相当する) は、デバイス スタック全体を非常に高速で往復することになり、具体的には、以前に比べて XNUMX 万倍高速になりました。」
がありますが a ニューロモルフィック エンジニアリングへのさまざまなアプローチのうち、最も有望なものの XNUMX つはアナログ コンピューティングです。 これは、従来のチップのように複雑な論理演算を実行するよりもはるかに効率的で直接的な、内部物理を利用して情報を処理できるコンポーネントの設計を目指しています。
これまで、多くの研究がデザインに焦点を当ててきました」Memristors」—以前に流れた電荷量に基づいて電流の流れを制御する電子部品ed デバイスを介して。 これは、生物学的ニューロン間の接続が、通信する頻度に応じて強度が増減する方法を模倣しています。つまり、これらのデバイスを使用して、生物学的ニューラル ネットワークと同様の特性を持つネットワークを作成できます。
当然のことかもしれませんが、これらのデバイスは多くの場合、メモリ テクノロジを使用して構築されています。 しかし、新しい 紙の 科学, MIT の研究者は、長期的な情報保存用に最適化されたコンポーネントは、実際には、人工ニューラル ネットワークで接続強度を継続的に調整するために必要な定期的な状態遷移の実行には適していないと主張しています。 これは、通常、長いリテンション タイムを保証する物理的特性が、高速スイッチングを可能にする物理的特性を補完するものではないためです。
これが、研究者が代わりに、リンケイ酸ガラス (PSG) で作られたチャネルへのプロトンの挿入または除去によって導電率が制御されるコンポーネントを設計した理由です。 これは、XNUMX つのニューロン間のギャップを越えて信号を伝達するためにイオンを使用する生物学的シナプスの動作をある程度模倣しています。
ただし、それは類似点ですIES 終わり。 このデバイスは、本質的にシナプスの入力と出力である XNUMX つの端子を備えています。 XNUMX 番目の端子を使用して電場を適用し、電場の方向に応じてプロトンをリザーバーから PSG チャネルに、またはその逆に移動させます。 チャネル内のプロトンが増えると、その抵抗が増加します。
研究者 来ました これで終わり 2020年の一般的なデザイン、しかし彼らの以前のデバイスは、チップ設計プロセスと互換性のない材料を使用していました。 しかし、さらに重要なことは、PSG への切り替えにより、デバイスの切り替え速度が劇的に向上したことです。 これは、構造内のナノサイズの細孔により、プロトンが材料を非常に迅速に移動できるため、また、劣化することなく非常に強い電界パルスに耐えることができるためです.
より強力な電場は、陽子に大幅な速度のブーストを与え、生物学的シナプスを凌駕するデバイスの能力の鍵となります。 脳では、1.23 ボルト (V) を超えると水が発生するため、電界は比較的弱く保たれなければなりません。s 細胞の大部分を水素と酸素ガスに分解します。 これが主に、神経学的プロセスがミリ秒単位で発生する理由です。
対照的に、MIT チームのデバイスは、10 ナノ秒という短いパルスで最大 5 ボルトで動作することができます。 これにより、人工シナプスは生物学的シナプスよりも 10,000 倍速く動作することができます。s. その上、デバイスの幅はわずかナノメートルであり、生体シナプスの 1,000 分の XNUMX になります。
エキスパート 言われ ニュー·サイエンティスト ほとんどのニューロン モデルに見られる XNUMX つの端子とは対照的に、このデバイスの XNUMX つの端子設定は、特定の種類のニューラル ネットワークの実行を困難にする可能性があることを示しています。 水素ガスを使用してプロトンを導入する必要があるという事実も、技術をスケールアップする際の課題です。
個々の人工シナプスから、本格的な情報処理を実行できる大規模なネットワークに至るまでには、長い道のりがあります。 しかし、コンポーネントの並外れた速度と小さなサイズは、これが人間の脳の力に匹敵するか、さらには超えることができる新しいハードウェアの探索において有望な方向性であることを示唆しています.
画像のクレジット： エラ・マル・スタジオ/ムラト・オネン
