Các nhà nghiên cứu của MIT tạo ra các khớp thần kinh nhân tạo nhanh hơn 10,000 lần so với các tế bào sinh học

Các nhà nghiên cứu đã cố gắng xây dựng các khớp thần kinh nhân tạo trong nhiều năm với hy vọng đạt được hiệu suất tính toán vô song của não người. Một cách tiếp cận mới hiện đã quản lý để thiết kế những cái nhỏ hơn 1,000 lần và nhanh hơn 10,000 lần so với các đối tác sinh học của chúng.

Bất chấp sự thành công khi chạy trốn của học kĩ càng trong thập kỷ qua, phương pháp tiếp cận lấy cảm hứng từ não bộ này để AI phải đối mặt với thách thức rằng nó đang chạy trên phần cứng ít giống với bộ não thực sự. Đây là một phần lớn lý do tại sao một bộ não con người chỉ nặng XNUMX pound có thể nhận các nhiệm vụ mới trong vài giây bằng cách sử dụng cùng một lượng điện năng như một bóng đèn, trong khi việc đào tạo mạng lưới thần kinh lớn nhất phải mất hàng tuần, hàng giờ điện năng megawatt và giá đỡ của các bộ vi xử lý chuyên dụng.

Điều đó thúc đẩy sự quan tâm ngày càng tăng đối với nỗ lực thiết kế lại phần cứng cơ bản mà AI đang chạy. Ý tưởng là bằng cách xây dựng các chip máy tính có các thành phần hoạt động giống như các tế bào thần kinh và khớp thần kinh tự nhiên, chúng ta có thể tiếp cận không gian cực độ và hiệu quả năng lượng của bộ não con người. Hy vọng là những bộ xử lý được gọi là "thần kinh đa hình" này có thể phù hợp hơn nhiều để chạy AI hơn là ngày nay chip máy tính.

Giờ đây, các nhà nghiên cứu từ MIT đã chỉ ra rằng một thiết kế khớp thần kinh nhân tạo bất thường bắt chước sự phụ thuộc của não vào việc chuyển động các ion xung quanh thực sự có thể vượt trội hơn đáng kể so với thiết kế sinh học. Bước đột phá quan trọng là tìm ra một loại vật liệu chịu được điện trường cực lớn, giúp cải thiện đáng kể tốc độ mà các ion có thể di chuyển.

"Tốc độ chắc chắn là đáng ngạc nhiên, ”Murat Onen, người đứng đầu cuộc nghiên cứu, cho biết trong một thông cáo báo chí. “Thông thường, chúng tôi sẽ không áp dụng các trường cực đoan như vậy trên các thiết bị, để không biến chúng thành tro bụi. Nhưng thay vào đó, các proton [tương đương với các ion hydro] cuối cùng lại ngừng hoạt động với tốc độ cực lớn trên toàn bộ thiết bị, đặc biệt là nhanh hơn một triệu lần so với những gì chúng ta có trước đây ”.

Trong khi có a nhiều phương pháp tiếp cận đối với kỹ thuật cấu trúc thần kinh, một trong những phương pháp hứa hẹn nhất là tính toán tương tự. Điều này nhằm mục đích thiết kế các thành phần có thể khai thác vật lý bên trong của chúng để xử lý thông tin, hiệu quả và trực tiếp hơn nhiều so với việc thực hiện các hoạt động logic phức tạp như các chip thông thường.

Cho đến nay, rất nhiều nghiên cứu đã tập trung vào việc thiết kế “điện trở memristor”—Các linh kiện điện tử điều khiển dòng điện dựa trên lượng điện tích đã chạy trước đóed thông qua thiết bị. Điều này bắt chước cách kết nối giữa các nơ-ron sinh học tăng hoặc giảm sức mạnh tùy thuộc vào tần số mà chúng giao tiếp, có nghĩa là các thiết bị này về nguyên tắc có thể được sử dụng để tạo ra các mạng có các đặc tính tương tự như mạng nơ-ron sinh học.

Có lẽ không có gì đáng ngạc nhiên khi những thiết bị này thường được chế tạo bằng công nghệ bộ nhớ. Nhưng trong một giấy trong Khoa học, các nhà nghiên cứu của MIT cho rằng các thành phần được tối ưu hóa để lưu trữ thông tin dài hạn thực sự không phù hợp để thực hiện các chuyển đổi trạng thái thường xuyên cần thiết để liên tục điều chỉnh các cường độ kết nối trong mạng nơ-ron nhân tạo. Đó là bởi vì các đặc tính vật lý đảm bảo thời gian lưu giữ lâu thường không bổ sung cho các đặc tính cho phép chuyển đổi tốc độ cao.

Đây là lý do tại sao các nhà nghiên cứu đã thiết kế một thành phần có độ dẫn điện được điều chỉnh bằng cách chèn hoặc loại bỏ các proton vào một kênh làm bằng thủy tinh photphosilicat (PSG). Ở một mức độ nhất định, điều này bắt chước hành vi của các khớp thần kinh sinh học, sử dụng các ion để truyền tín hiệu qua khoảng trống giữa hai tế bào thần kinh.

Tuy nhiên, đó là nơi mà simaritcác Bên chấm dứt. Thiết bị có hai thiết bị đầu cuối về cơ bản là đầu vào và đầu ra của khớp thần kinh. Một thiết bị đầu cuối thứ ba được sử dụng để tạo ra một điện trường, kích thích các proton di chuyển từ một bể chứa vào kênh PSG hoặc ngược lại tùy thuộc vào hướng của điện trường. Nhiều proton hơn trong kênh làm tăng sức đề kháng của nó.

Các nhà nghiên cứu đến lên với cái này thiết kế chung trở lại vào năm 2020, nhưng thiết bị trước đó của họ đã sử dụng vật liệu không tương thích với quy trình thiết kế chip. Nhưng quan trọng hơn, việc chuyển sang PSG đã làm tăng đáng kể tốc độ chuyển đổi thiết bị của họ. Đó là bởi vì các lỗ có kích thước nano trong cấu trúc của nó cho phép các proton di chuyển rất nhanh qua vật liệu, và cũng bởi vì nó có thể chịu được các xung điện trường rất mạnh mà không bị suy giảm.

Các trường điện mạnh hơn làm cho các proton tăng tốc độ lớn và là chìa khóa để thiết bị có khả năng hoạt động tốt hơn các khớp thần kinh sinh học. Trong não, điện trường phải được giữ ở mức tương đối yếu vì bất cứ thứ gì trên 1.23 vôn (V) đều gây ra nước tạo ras phần lớn tế bào phân chia thành khí hydro và oxy. Đây phần lớn là lý do tại sao các quá trình thần kinh xảy ra trên quy mô mili giây.

Ngược lại, thiết bị của nhóm MIT có khả năng hoạt động ở nhiệt độ lên đến 10 volt trong các xung ngắn nhất là 5 nano giây. Điều này cho phép khớp thần kinh nhân tạo hoạt động nhanh hơn 10,000 lần so với đối tác sinh học của nós. Trên hết, các thiết bị chỉ có kích thước nanomet, khiến chúng nhỏ hơn 1,000 lần so với các khớp thần kinh sinh học.

Các Chuyên gia nói với New Scientist rằng thiết lập ba đầu cuối của thiết bị, trái ngược với hai thiết bị được tìm thấy trong hầu hết các mô hình nơ-ron, có thể gây khó khăn cho việc chạy một số loại mạng nơ-ron nhất định. Thực tế là các proton phải được đưa vào bằng cách sử dụng khí hydro cũng đặt ra những thách thức khi mở rộng quy mô công nghệ.

Còn một chặng đường dài để đi từ một khớp thần kinh nhân tạo riêng lẻ đến các mạng lớn có khả năng xử lý thông tin nghiêm túc. Nhưng tốc độ vượt trội và kích thước siêu nhỏ của các thành phần cho thấy đây là một hướng đi đầy hứa hẹn trong việc tìm kiếm phần cứng mới có thể sánh ngang hoặc thậm chí vượt quá sức mạnh của bộ não con người.

Ảnh: Ella Maru Studio / Murat Onen