Raziskovalci MIT ustvarjajo umetne sinapse 10,000-krat hitreje od bioloških

Raziskovalci že leta poskušajo zgraditi umetne sinapse v upanju, da se približajo neprimerljivi računalniški zmogljivosti človeških možganov. Z novim pristopom je zdaj uspelo oblikovati takšne, ki so 1,000-krat manjše in 10,000-krat hitrejše od svojih bioloških primerkov.

Kljub neverjetnemu uspehu globoko učenje v zadnjem desetletju je ta pristop k AI se sooča z izzivom, da deluje na strojni opremi, ki je malo podobna pravim možganom. To je velik del razloga, zakaj lahko človeški možgani, ki tehtajo le tri funte, v nekaj sekundah sprejmejo nove naloge z enako količino energije kot žarnica, medtem ko usposabljanje največjih nevronskih mrež zahteva tedne, megavatne ure elektrike in stojala specializiranih procesorjev.

To spodbuja vse večje zanimanje za prizadevanja za preoblikovanje osnovne strojne opreme, na kateri deluje AI. Ideja je, da bi se lahko z izgradnjo računalniških čipov, katerih komponente delujejo bolj kot naravni nevroni in sinapse, približali ekstremni prostorski in energetski učinkovitosti človeških možganov. Upamo, da bi lahko bili ti tako imenovani "nevromorfni" procesorji veliko bolj primerni za delovanje AI kot današnji računalniški čipi.

Raziskovalci z MIT so zdaj pokazali, da bi lahko nenavadna zasnova umetne sinapse, ki posnema odvisnost možganov od premikanja ionov naokrog, dejansko bistveno prekašala biološke. Ključni preboj je bil odkritje materiala, ki prenaša ekstremna električna polja, kar je dramatično izboljšalo hitrost gibanja ionov.

"Hitrost je bila vsekakor presenetljiva,« Murat Onen, ki je vodil raziskavo, je dejal v sporočilu za javnost. »Običajno ne bi uporabili tako ekstremnih polj v napravah, da jih ne bi spremenili v pepel. Toda namesto tega so se protoni [ki so enakovredni vodikovim ionom] na koncu premikali z ogromnimi hitrostmi po naboru naprav, natančneje milijonkrat hitreje v primerjavi s tistim, kar smo imeli prej.«

Medtem ko obstajajo a različnih pristopov k nevromorfnemu inženiringu, eden najbolj obetavnih je analogno računalništvo. To skuša oblikovati komponente, ki lahko izkoristijo svojo notranjo fiziko za obdelavo informacij, kar je veliko bolj učinkovito in neposredno kot izvajanje kompleksnih logičnih operacij, kot to počnejo običajni čipi.

Doslej je bilo veliko raziskav osredotočenih na oblikovanje "memristorji”—elektronske komponente, ki nadzorujejo pretok toka glede na to, koliko naboja je preteklo prejed prek naprave. To posnema način, kako povezave med biološkimi nevroni povečajo ali zmanjšajo moč glede na frekvenco, s katero komunicirajo, kar pomeni, da bi te naprave načeloma lahko uporabili za ustvarjanje omrežij s podobnimi lastnostmi biološkim nevronskim mrežam.

Morda ni presenetljivo, da so te naprave pogosto izdelane z uporabo pomnilniških tehnologij. Toda v novem papir v Znanost, raziskovalci MIT trdijo, da so komponente, optimizirane za dolgoročno shranjevanje informacij, dejansko neprimerne za izvajanje rednih prehodov stanj, potrebnih za nenehno prilagajanje moči povezave v umetni nevronski mreži. To je zato, ker fizikalne lastnosti, ki zagotavljajo dolge čase hrambe, običajno niso komplementarne tistim, ki omogočajo hitro preklapljanje.

Zato so raziskovalci namesto tega zasnovali komponento, katere prevodnost uravnava vstavljanje ali odstranjevanje protonov v kanal iz fosfosilikatnega stekla (PSG). Do določene mere to posnema vedenje bioloških sinaps, ki uporabljajo ione za prenos signalov čez vrzel med dvema nevronoma.

Vendar je tu podobnosti konec. Naprava ima dva terminala, ki sta v bistvu vhod in izhod sinapse. Tretji terminal se uporablja za uporabo električnega polja, ki stimulira protone, da se premaknejo iz rezervoarja v kanal PSG ali obratno, odvisno od smeri električnega polja. Več protonov v kanalu poveča njegovo odpornost.

Raziskovalci prišel gor s tem generalna zasnova leta 2020, vendar je njihova prejšnja naprava uporabljala materiale, ki niso bili združljivi s postopki načrtovanja čipov. Še pomembneje pa je, da je prehod na PSG dramatično povečal hitrost preklapljanja njihove naprave. To je zato, ker pore nano velikosti v njegovi strukturi omogočajo protonom, da se premikajo zelo hitro skozi material, in tudi zato, ker lahko prenese zelo močne impulze električnega polja brez poslabšanja.

Močnejša električna polja dajejo protonom močno povečanje hitrosti in so ključna za zmožnost naprave, da prekaša biološke sinapse. V možganih morajo biti električna polja razmeroma šibka, ker vse nad 1.23 volta (V) povzroči vodo, kis glavnino celic, da se razdeli na vodik in kisik. To je predvsem razlog, zakaj se nevrološki procesi odvijajo v obsegu milisekund.

Nasprotno pa je naprava ekipe MIT sposobna delovati pri do 10 voltih v impulzih, ki so kratki kot 5 nanosekund. To omogoča umetni sinapsi, da deluje 10,000-krat hitreje kot njen biološki primerek.s. Poleg tega naprave merijo le nanometre, zaradi česar so 1,000-krat manjše od bioloških sinaps.

Strokovnjaki Rekel New Scientist da bi nastavitev naprave s tremi terminali, v nasprotju z dvema, ki ju najdemo v večini modelov nevronov, morda otežila izvajanje določenih vrst nevronskih mrež. Dejstvo, da je treba protone uvesti z vodikovim plinom, prav tako predstavlja izziv pri povečanju tehnologije.

Dolga je pot od posamezne umetne sinapse do velikih omrežij, ki so sposobna izvajati resno obdelavo informacij. Toda izjemna hitrost in majhna velikost komponent nakazujeta, da je to obetavna smer pri iskanju nove strojne opreme, ki se lahko kosa ali celo preseže moč človeških možganov.

Kreditno slike: Studio Ella Maru/Murat Onen