Инженеры работают над новым типом нейроморфных вычислений

Команда инженеров в Penn State работает над новым типом вычислений, поскольку традиционный прогресс вычислений продолжает замедляться. Новый метод вычислений основан на нейронных сетях мозга, которые чрезвычайно эффективны.

Статья была опубликована в Nature Communications.

Вычисления, вдохновленные мозгом

Основное различие между современными вычислениями и аналоговыми компьютерами, к которым относится человеческий мозг, заключается в том, что первые состоят из двух состояний: включено-выключено или один и ноль. С другой стороны, аналоговый компьютер может иметь множество возможных состояний. Пример, приведенный командой, – сравнение между светом, который включается и выключается, и светом, который имеет переменное количество освещения.

По словам руководителя команды и помощника профессора инженерных наук и механики в Penn State Саптарши Даса, изучение вычислений, вдохновленных мозгом, проводится уже более 40 лет. В современном мире ограничения цифровых компьютеров заставляют нас обращаться к высокоскоростной обработке изображений, что актуально для автономных транспортных средств.

Большие данные также играют значительную роль в переходе к нейроморфным вычислениям, учитывая их требование к типам распознавания образов, которые хорошо работают с вычислениями, основанными на мозге.

«У нас есть мощные компьютеры, нет сомнений в этом, проблема заключается в том, что нам приходится хранить память в одном месте и выполнять вычисления в другом месте», – сказал Дас.

Перемещая данные туда и обратно из памяти в логические операции, тратится много энергии, что приводит к более медленным скоростям вычислений. До тех пор, пока вычисления и хранение памяти не могут быть в одном месте, требуется много места для такого типа среды.

Томас Шрангхамер – аспирант в группе и первый автор статьи.

«Мы создаем искусственные нейронные сети, которые стремятся имитировать энерго- и площадные эффективности мозга», – сказал Шрангхамер. «Мозг так компактен, что может поместиться на плечи, тогда как современный суперкомпьютер занимает пространство размером с два или три теннисных корта».

Перестраиваемые искусственные нейронные сети

Команда работает над искусственными нейронными сетями, которые можно перестраивать, как и нейроны в человеческом мозге. Это происходит путем применения кратковременного электрического поля к листу графена, который представляет собой толстый слой атомов углерода. Команда продемонстрировала не менее 16 возможных состояний памяти.

«Мы показали, что можем контролировать большое количество состояний памяти с точностью, используя простые транзисторы графена», – сказал Дас.

Теперь команда хочет коммерциализировать технологию, и Дас считает, что будет большой интерес к работе, учитывая текущий переход к нейроморфным вычислениям среди крупнейших компаний-производителей полупроводников.

Работа команды в Penn State является последним примером перехода к таким искусственным нейронным сетям. Человеческий мозг снова доказывает свою ценность как источник вдохновения для многих новых технологий и предоставляет ценные идеи о том, как эксперты могут радикально уменьшить размер современных суперкомпьютеров.