Cercetătorii au încercat de ani de zile să construiască sinapse artificiale în speranța de a se apropia de performanța de calcul fără egal a creierului uman. O nouă abordare a reușit acum să creeze unele care sunt de 1,000 de ori mai mici și de 10,000 de ori mai rapide decât omologii lor biologici.
În ciuda succesului fulger al învățare profundă în ultimul deceniu, această abordare inspirată de creier a AI se confruntă cu provocarea că rulează pe un hardware care seamănă puțin cu creierul real. Aceasta este o mare parte din motivul pentru care un creier uman care cântărește doar trei kilograme poate prelua sarcini noi în câteva secunde folosind aceeași cantitate de putere ca un bec, în timp ce antrenarea celor mai mari rețele neuronale durează săptămâni, megawați ore de electricitate și rafturi. de procesoare specializate.
Acest lucru determină un interes tot mai mare pentru eforturile de a reproiecta hardware-ul de bază pe care rulează AI. Ideea este că prin construirea de cipuri de computer ale căror componente acționează mai mult ca neuronii și sinapsele naturali, am putea fi capabili să ne apropiem de spațiul extrem și eficiența energetică a creierului uman. Speranța este că aceste așa-numite procesoare „neuromorfe” ar putea fi mult mai potrivite pentru a rula AI decât cele de astăzi. chipuri de calculator.
Acum, cercetătorii de la MIT au arătat că un design neobișnuit al sinapselor artificiale care imită dependența creierului de transferul ionilor în jur i-ar putea depăși semnificativ pe cei biologici. Descoperirea cheie a fost găsirea unui material care tolerează câmpurile electrice extreme, ceea ce a îmbunătățit dramatic viteza cu care ionii se puteau mișca.
Viteza a fost cu siguranță surprinzătoare”, Murat Onen, care a condus cercetarea, a declarat într-un comunicat de presă. „În mod normal, nu am aplica astfel de câmpuri extreme peste dispozitive, pentru a nu le transforma în cenușă. Dar, în schimb, protonii [care sunt echivalenti cu ionii de hidrogen] au ajuns să se deplaseze cu viteze imense în stiva de dispozitive, în special de un milion de ori mai rapid decât ceea ce aveam înainte.”
În timp ce există a varietate de abordări ale ingineriei neuromorfe, una dintre cele mai promițătoare este calculul analogic. Aceasta urmărește să proiecteze componente care își pot exploata fizica internă pentru a procesa informații, ceea ce este mult mai eficient și mai direct decât efectuarea de operațiuni logice complexe, cum fac cipurile convenționale.
Până acum, multe cercetări s-au concentrat pe proiectarea „memristori”—componente electronice care controlează fluxul de curent în funcție de cât de multă încărcătură curgea anteriored prin intermediul aparatului. Aceasta imită modul în care conexiunile dintre neuronii biologici cresc sau scad în putere în funcție de frecvența cu care comunică, ceea ce înseamnă că aceste dispozitive ar putea fi utilizate în principiu pentru a crea rețele cu proprietăți similare rețelelor neuronale biologice.
Poate deloc surprinzător, aceste dispozitive sunt adesea construite folosind tehnologii de memorie. Dar într-un nou hârtie înăuntru Ştiinţă, Cercetătorii MIT susțin că componentele optimizate pentru stocarea pe termen lung a informațiilor sunt de fapt nepotrivite pentru a efectua tranzițiile regulate de stare necesare pentru a regla continuu puterile conexiunii într-o rețea neuronală artificială. Acest lucru se datorează faptului că proprietățile fizice care asigură timpi lungi de retenție nu sunt de obicei complementare celor care permit comutarea de mare viteză.
Acesta este motivul pentru care cercetătorii au proiectat în schimb o componentă a cărei conductivitate este reglată prin introducerea sau îndepărtarea protonilor într-un canal din sticlă fosfosilicata (PSG). Într-o anumită măsură, aceasta imită comportamentul sinapselor biologice, care folosesc ioni pentru a transmite semnale prin decalajul dintre doi neuroni.
Totuși, acolo este asemănareailor Sfârşit. Dispozitivul are două terminale care sunt în esență intrarea și ieșirea sinapsei. Un al treilea terminal este folosit pentru a aplica un câmp electric, care stimulează protonii să se deplaseze dintr-un rezervor în canalul PSG sau invers, în funcție de direcția câmpului electric. Mai mulți protoni în canal cresc rezistența acestuia.
Cercetatorii a venit sus cu asta design general din 2020, dar dispozitivul lor anterior folosea materiale care nu erau compatibile cu procesele de proiectare a cipurilor. Dar, mai important, trecerea la PSG a crescut dramatic viteza de comutare a dispozitivului lor. Acest lucru se datorează faptului că porii de dimensiuni nanometrice din structura sa permit protonilor să se miște foarte repede prin material și, de asemenea, pentru că poate rezista la impulsuri de câmp electric foarte puternice fără a se degrada.
Câmpurile electrice mai puternice oferă protonilor o creștere masivă a vitezei și sunt cheia capacității dispozitivului de a depăși sinapsele biologice. În creier, câmpurile electrice trebuie menținute relativ slabe, deoarece orice tensiune de peste 1.23 volți (V) provoacă apa care produces cea mai mare parte a celulelor pentru a se împărți în hidrogen și oxigen gazos. Acesta este în mare parte motivul pentru care procesele neurologice apar la scara milisecundelor.
În schimb, dispozitivul echipei MIT este capabil să funcționeze la până la 10 volți în impulsuri de până la 5 nanosecunde. Acest lucru permite sinapsei artificiale să funcționeze de 10,000 de ori mai rapid decât omologul său biologics. În plus, dispozitivele au o lungime de doar nanometri, ceea ce le face de 1,000 de ori mai mici decât sinapsele biologice.
Experții a spus New Scientist că configurația cu trei terminale a dispozitivului, spre deosebire de cele două găsite în majoritatea modelelor de neuroni, ar putea face dificilă rularea anumitor tipuri de rețele neuronale. Faptul că protonii trebuie introduși folosind hidrogen gazos prezintă, de asemenea, provocări la extinderea tehnologiei.
Există o cale lungă de parcurs de la o sinapsă artificială individuală la rețele mari care sunt capabile să efectueze procesare serioasă a informațiilor. Dar viteza excepțională și dimensiunea redusă a componentelor sugerează că aceasta este o direcție promițătoare în căutarea unui nou hardware care să se potrivească sau chiar să depășească puterea creierului uman.
Credit imagine: Ella Maru Studio/Murat Onen
