Исследователи Массачусетского технологического института создают искусственные синапсы в 10,000 XNUMX раз быстрее, чем биологические

Исследователи годами пытались построить искусственные синапсы в надежде приблизиться к непревзойденной вычислительной производительности человеческого мозга. Благодаря новому подходу теперь удалось разработать устройства, которые в 1,000 раз меньше и в 10,000 XNUMX раз быстрее, чем их биологические аналоги.

Несмотря на ошеломительный успех глубокое обучение за последнее десятилетие этот вдохновленный мозгом подход к AI сталкивается с проблемой, связанной с тем, что он работает на аппаратном обеспечении, которое мало похоже на настоящий мозг. Это большая часть причины, по которой человеческий мозг весом всего три фунта может решать новые задачи за секунды, используя такое же количество энергии, как лампочка, в то время как обучение крупнейших нейронных сетей требует недель, мегаватт-часов электричества и стоек. специализированных процессоров.

Это вызывает растущий интерес к усилиям по перепроектированию основного оборудования, на котором работает ИИ. Идея состоит в том, что, создавая компьютерные чипы, компоненты которых больше похожи на естественные нейроны и синапсы, мы могли бы приблизиться к экстремальной пространственной и энергетической эффективности человеческого мозга. Есть надежда, что эти так называемые «нейроморфные» процессоры могут гораздо лучше подходить для запуска ИИ, чем современные. компьютерные чипы.

Теперь исследователи из Массачусетского технологического института показали, что необычная конструкция искусственного синапса, которая имитирует зависимость мозга от перемещения ионов, на самом деле может значительно превзойти биологические. Ключевым прорывом стало обнаружение материала, выдерживающего экстремальные электрические поля, что значительно увеличило скорость движения ионов.

Скорость, конечно, удивила», — Мурат Онен, руководивший исследованием, говорится в пресс-релизе. «Обычно мы не применяли бы такие экстремальные поля к устройствам, чтобы не превратить их в пепел. Но вместо этого протоны [эквивалентные ионам водорода] в конечном итоге стали перемещаться с огромной скоростью по стеку устройств, в частности, в миллион раз быстрее по сравнению с тем, что у нас было раньше».

Хотя есть a Существует множество подходов к нейроморфной инженерии, одним из наиболее перспективных являются аналоговые вычисления. Это направлено на разработку компонентов, которые могут использовать свою внутреннюю физику для обработки информации, что является гораздо более эффективным и прямым, чем выполнение сложных логических операций, как это делают обычные чипы.

До сих пор многие исследования были сосредоточены на разработке «пизасторы”— электронные компоненты, которые управляют потоком тока в зависимости от того, сколько заряда было ранее пропущено.ed через устройство. Это имитирует то, как сила связей между биологическими нейронами увеличивается или уменьшается в зависимости от частоты, с которой они взаимодействуют, а это означает, что эти устройства в принципе могут использоваться для создания сетей со свойствами, аналогичными биологическим нейронным сетям.

Возможно, неудивительно, что эти устройства часто создаются с использованием технологий памяти. Но в новом бумага в Наука, Исследователи Массачусетского технологического института утверждают, что компоненты, оптимизированные для долговременного хранения информации, на самом деле плохо подходят для выполнения регулярных переходов состояний, необходимых для постоянной настройки силы соединения в искусственной нейронной сети. Это связано с тем, что физические свойства, обеспечивающие длительное время удерживания, обычно не дополняют свойства, обеспечивающие высокоскоростное переключение.

Вот почему вместо этого исследователи разработали компонент, проводимость которого регулируется введением или удалением протонов в канал из фосфосиликатного стекла (PSG). В определенной степени это имитирует поведение биологических синапсов, которые используют ионы для передачи сигналов через промежуток между двумя нейронами.

Однако именно в этом сходствох годов конец. Устройство имеет два терминала, которые по сути являются входом и выходом синапса. Третий терминал используется для приложения электрического поля, которое стимулирует движение протонов из резервуара в канал PSG или наоборот в зависимости от направления электрического поля. Чем больше протонов в канале, тем больше его сопротивление.

Исследователи пришел с этим общий дизайн еще в 2020 году, но в их более раннем устройстве использовались материалы, несовместимые с процессами проектирования микросхем. Но что еще более важно, переход на ПСЖ резко увеличил скорость переключения их устройства. Это связано с тем, что наноразмерные поры в его структуре позволяют протонам очень быстро перемещаться через материал, а также потому, что он может выдерживать очень сильные импульсы электрического поля без разрушения.

Более мощные электрические поля дают протонам значительный прирост скорости и являются ключом к способности устройства превосходить биологические синапсы. В мозгу электрические поля должны быть относительно слабыми, потому что все, что превышает 1.23 вольта (В), вызывает выделение воды.s основная масса клеток расщепляется на водород и кислород. Во многом поэтому неврологические процессы происходят в масштабе миллисекунд.

Напротив, устройство команды Массачусетского технологического института способно работать при напряжении до 10 вольт в импульсах длительностью до 5 наносекунд. Это позволяет искусственному синапсу работать в 10,000 XNUMX раз быстрее, чем его биологический аналог.s. Кроме того, размеры этих устройств составляют всего нанометры, что делает их в 1,000 раз меньше размеров биологических синапсов.

Экспертов заявил New Scientist что конфигурация устройства с тремя терминалами, в отличие от двух, используемых в большинстве моделей нейронов, может затруднить запуск определенных типов нейронных сетей. Тот факт, что протоны должны быть введены с использованием газообразного водорода, также создает проблемы при расширении технологии.

От отдельного искусственного синапса до крупных сетей, способных выполнять серьезную обработку информации, предстоит пройти долгий путь. Но исключительная скорость и крошечный размер компонентов говорят о том, что это перспективное направление в поиске нового железа, способного сравниться или даже превзойти по мощности человеческий мозг.

Изображение Фото: Студия Эллы Мару/Мурат Онен