Wypełnianie luki między sztuczną inteligencją a przetwarzaniem neuromorficznym

W szybko rozwijającym się środowisku sztucznej inteligencji poszukiwanie sprzętu, który będzie w stanie dotrzymać kroku rosnącym wymaganiom obliczeniowym, jest nieustanne. Znaczący przełom w tych poszukiwaniach został osiągnięty dzięki wspólnemu wysiłkowi pod przewodnictwem Uniwersytetu Purdue, Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego (UCSD) i École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles (ESPCI) w Paryżu. Współpraca ta stanowi kluczowy postęp w dziedzinie obliczeń neuromorficznych – rewolucyjnego podejścia, które ma na celu naśladowanie mechanizmów ludzkiego mózgu w architekturze obliczeniowej.

Wyzwania współczesnego sprzętu AI

Szybki postęp w sztucznej inteligencji zapoczątkował powstanie złożonych algorytmów i modeli, wymagających niespotykanego dotąd poziomu mocy obliczeniowej. Jednak w miarę zagłębiania się w dziedzinę sztucznej inteligencji pojawia się rażące wyzwanie: niedostosowanie obecnych architektur komputerowych opartych na krzemie w stosunku do zmieniających się wymagań technologii sztucznej inteligencji.

Erica Carlson, profesor fizyki i astronomii z okazji 150. rocznicy powstania na Uniwersytecie Purdue, zwięźle formułuje to wyzwanie. Wyjaśnia: „Inspirowane mózgiem kody rewolucji sztucznej inteligencji są w dużej mierze uruchamiane na konwencjonalnych krzemowych architekturach komputerowych, które nie zostały do ​​tego zaprojektowane”. Ta obserwacja podkreśla zasadniczy rozdźwięk między istniejącym sprzętem, dostosowanym głównie do obliczeń ogólnego przeznaczenia, a wyspecjalizowanymi potrzebami zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji.

To niedopasowanie, jak wskazuje Carlson, nie tylko ogranicza potencjalne zastosowania sztucznej inteligencji, ale także prowadzi do znacznej nieefektywności energetycznej. Chipy krzemowe, filary ery cyfrowej, z natury nie nadają się do równoległego i wzajemnie połączonego przetwarzania, którego wymagają sieci neuronowe i modele głębokiego uczenia się. Wydajność przetwarzania liniowego i sekwencyjnego tradycyjnych procesorów (jednostek centralnych) i procesorów graficznych (jednostek przetwarzania grafiki) wyraźnie kontrastuje z wymaganiami zaawansowanych obliczeń AI.

Ujawniono przetwarzanie neuromorficzne

Wspólny wysiłek badawczy zakończył się znaczącym przełomem, jak szczegółowo opisano w ich badaniu „Rozproszona przestrzennie pamięć odwrócenia rampy w VO2.” Badania te zapowiadają nowatorskie podejście do sprzętu komputerowego, inspirowane operacjami synaptycznymi ludzkiego mózgu.

Kluczowym elementem tego przełomu jest koncepcja obliczeń neuromorficznych. W przeciwieństwie do tradycyjnych architektur obliczeniowych, obliczenia neuromorficzne starają się naśladować strukturę i funkcjonalność ludzkiego mózgu, szczególnie koncentrując się na neuronach i synapsach. Neurony to komórki mózgu przekazujące informacje, a synapsy to luki umożliwiające przechodzenie sygnałów z jednego neuronu do drugiego. W mózgach biologicznych synapsy te odgrywają kluczową rolę w kodowaniu pamięci.

Innowacja zespołu polega na zastosowaniu tlenków wanadu, materiałów wyjątkowo nadających się do tworzenia sztucznych neuronów i synaps. Ten wybór materiału stanowi znaczące odejście od konwencjonalnych podejść opartych na krzemie, ucieleśniając istotę architektury neuromorficznej – replikację zachowania przypominającego mózg w chipach komputerowych.

Efektywność energetyczna i ulepszone obliczenia

Konsekwencje tego przełomu są dalekosiężne, szczególnie w zakresie efektywności energetycznej i możliwości obliczeniowych. Carlson szczegółowo omawia potencjalne korzyści, stwierdzając: „Architektury neuromorficzne są obiecujące w zakresie procesorów o niższym zużyciu energii, ulepszonych obliczeń, zasadniczo odmiennych trybów obliczeniowych, natywnego uczenia się i lepszego rozpoznawania wzorców”. To przejście w kierunku obliczeń neuromorficznych może na nowo zdefiniować krajobraz sprzętu AI, czyniąc go bardziej zrównoważonym i wydajnym.

Jedną z najbardziej fascynujących zalet obliczeń neuromorficznych jest obietnica znacznego zmniejszenia kosztów energii związanych ze szkoleniem dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT. Obecne wysokie zużycie energii przez takie modele w dużej mierze przypisuje się dysonansowi między sprzętem a oprogramowaniem – luce, którą ma zapełnić przetwarzanie neuromorficzne. Emulując podstawowe komponenty mózgu, architektury te zapewniają systemom AI bardziej naturalny i wydajny sposób przetwarzania danych i uczenia się na ich podstawie.

Ponadto Carlson zwraca uwagę na ograniczenia krzemu w replikowaniu zachowań przypominających neurony, co jest kluczowym aspektem dla rozwoju sprzętu AI. Architektury neuromorficzne, umożliwiające naśladowanie zarówno synaps, jak i neuronów, mogą zrewolucjonizować funkcjonowanie systemów sztucznej inteligencji, zbliżając się do modelu bardziej zbliżonego do ludzkich procesów poznawczych.

Kluczowym elementem tych badań jest innowacyjne zastosowanie tlenków wanadu. Materiał ten okazał się niezwykle obiecujący w zakresie symulowania funkcji neuronów i synaps ludzkiego mózgu. Alexandre Zimmmers, czołowy naukowiec eksperymentalny z Uniwersytetu Sorbona i ESPCI, podkreśla przełom, mówiąc: „W przypadku dwutlenku wanadu zaobserwowaliśmy, jak zachowuje się on jak sztuczna synapsa, co stanowi znaczący krok w naszym rozumieniu”.

Badania zespołu doprowadziły do ​​prostszego i skuteczniejszego sposobu przechowywania pamięci, podobnego do sposobu, w jaki robi to ludzki mózg. Obserwując, jak tlenek wanadu zachowuje się w różnych warunkach, odkryli, że pamięć nie jest przechowywana tylko w izolowanych częściach materiału, ale jest rozproszona w całym materiale. Ta wiedza jest kluczowa, ponieważ sugeruje nowe sposoby projektowania i budowania urządzeń neuromorficznych, które mogłyby skuteczniej i efektywniej przetwarzać informacje, tak jak ludzki mózg.

Postęp w przetwarzaniu neuromorficznym

Opierając się na swoich przełomowych odkryciach, zespół badawczy już wytycza kurs na kolejny etap swoich prac. Mając już ustaloną zdolność obserwacji zmian w materiale neuromorficznym, planują dalsze eksperymenty poprzez lokalne ulepszanie właściwości materiału. Zimmer wyjaśnia potencjał tego podejścia: „Mogłoby to pozwolić nam na poprowadzenie prądu elektrycznego przez określone obszary próbki, w których efekt pamięciowy jest maksymalny, znacznie poprawiając zachowanie synaptyczne tego materiału neuromorficznego”.

Kierunek ten otwiera ekscytujące możliwości dla przyszłości informatyki neuromorficznej. Udoskonalając kontrolę i manipulację tymi materiałami, badacze dążą do stworzenia bardziej wydajnych i skutecznych urządzeń neuromorficznych. Takie postępy mogą doprowadzić do powstania sprzętu zdolnego do dokładniejszego emulowania złożoności ludzkiego mózgu, torując drogę bardziej wyrafinowanym i energooszczędnym systemom sztucznej inteligencji.