ปัญญาประดิษฐ์
วิศวกรกำลังทำงานเกี่ยวกับ Neuromorphic Computing ประเภทใหม่
ทีมวิศวกรของ Penn State กำลังทำงานกับคอมพิวเตอร์ประเภทใหม่ เนื่องจากความก้าวหน้าของคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมยังคงชะลอตัวลง วิธีคำนวณแบบใหม่นี้ใช้เครือข่ายประสาทของสมอง ซึ่งมีประสิทธิภาพมาก
กระดาษถูกตีพิมพ์ลงที่ การสื่อสารธรรมชาติ.
คอมพิวเตอร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมอง
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างคอมพิวเตอร์สมัยใหม่กับคอมพิวเตอร์แอนะล็อกซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของสมองมนุษย์ คือ สถานะแรกประกอบด้วยสองสถานะ: เปิด-ปิด หรือหนึ่งและศูนย์ ในทางกลับกัน คอมพิวเตอร์แอนะล็อกสามารถมีหลายสถานะที่เป็นไปได้ ตัวอย่างที่ทีมใช้คือการเปรียบเทียบระหว่างไฟที่เปิดและปิด กับไฟที่มีปริมาณแสงที่เปลี่ยนแปลงได้
Saptarshi Das หัวหน้าทีมและผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมศาสตร์และกลศาสตร์ของ Penn State กล่าวว่า การศึกษาเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองนั้นเกิดขึ้นมานานกว่า 40 ปีแล้ว ในโลกปัจจุบัน ขีดจำกัดของคอมพิวเตอร์ดิจิทัลกำลังบังคับให้เรามองไปที่การประมวลผลภาพความเร็วสูง ซึ่งเป็นกรณีของยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง
ข้อมูลขนาดใหญ่ยังมีบทบาทสำคัญในการย้ายไปสู่การประมวลผลแบบ neuromorphic เนื่องจากข้อกำหนดสำหรับประเภทการจดจำรูปแบบที่ทำงานได้ดีกับการคำนวณโดยใช้สมอง
“เรามีคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลัง ไม่ต้องสงสัยเลย ปัญหาคือคุณต้องเก็บหน่วยความจำไว้ในที่เดียวและทำคอมพิวเตอร์ที่อื่น” Das กล่าว
การย้ายข้อมูลไปมาจากหน่วยความจำไปยังลอจิก ทำให้สิ้นเปลืองพลังงานจำนวนมาก ส่งผลให้ความเร็วในการประมวลผลช้าลง จนกว่าการคำนวณและการจัดเก็บหน่วยความจำจะอยู่ในที่เดียวกัน สภาพแวดล้อมประเภทนี้จึงต้องการพื้นที่จำนวนมาก
Thomas Shranghamer เป็นนักศึกษาปริญญาเอกในกลุ่มและเป็นผู้เขียนบทความคนแรก
“เรากำลังสร้างโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งพยายามเลียนแบบพลังงานและประสิทธิภาพของพื้นที่ของสมอง” Shranghamer กล่าว “สมองมีขนาดเล็กมากจนสามารถวางบนไหล่ของคุณได้ ในขณะที่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์สมัยใหม่ใช้พื้นที่ขนาดเท่าสนามเทนนิสสองหรือสามสนาม”
เครือข่ายประสาทเทียมที่กำหนดค่าใหม่ได้
ทีมงานกำลังทำงานเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทเทียมซึ่งสามารถกำหนดค่าใหม่ได้เหมือนกับเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ สิ่งนี้เกิดขึ้นโดยการใช้สนามไฟฟ้าสั้น ๆ กับแผ่นกราฟีนซึ่งเป็นชั้นอะตอมของคาร์บอนที่หนา ทีมงานแสดงให้เห็นสถานะหน่วยความจำที่เป็นไปได้อย่างน้อย 16 สถานะ
Das กล่าวว่า "สิ่งที่เราได้แสดงให้เห็นคือเราควบคุมสถานะหน่วยความจำจำนวนมากได้อย่างแม่นยำโดยใช้ทรานซิสเตอร์แบบกราฟีนแบบธรรมดา"
ทีมงานต้องการนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ในเชิงพาณิชย์ และ Das เชื่อว่าจะมีความสนใจอย่างมากในงานนี้ เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในปัจจุบันไปสู่การประมวลผลแบบ neuromorphic ในบรรดาบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ที่ใหญ่ที่สุด
งานที่มาจากทีมงานที่ Penn State เป็นตัวอย่างล่าสุดของการเปลี่ยนไปใช้เครือข่ายประสาทเทียมประเภทนี้ สมองของมนุษย์พิสูจน์คุณค่าของมันอีกครั้งในฐานะแรงบันดาลใจสำหรับเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดมากมาย และให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับวิธีที่ผู้เชี่ยวชาญสามารถลดขนาดของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ยุคใหม่ลงได้อย่างมาก
