เชื่อมช่องว่างระหว่าง AI และคอมพิวเตอร์ Neuromorphic

ในภูมิทัศน์ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ การแสวงหาฮาร์ดแวร์ที่สามารถทันกับความต้องการด้านการคำนวณที่เพิ่มขึ้นนั้นไม่หยุดหย่อน ความก้าวหน้าครั้งสำคัญในภารกิจนี้สำเร็จได้ด้วยความร่วมมือที่นำโดยมหาวิทยาลัย Purdue ร่วมกับมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียซานดิเอโก (UCSD) และ École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles (ESPCI) ในปารีส ความร่วมมือครั้งนี้ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิก ซึ่งเป็นแนวทางการปฏิวัติที่พยายามเลียนแบบกลไกของสมองมนุษย์ภายในสถาปัตยกรรมการประมวลผล

ความท้าทายของฮาร์ดแวร์ AI ในปัจจุบัน

ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของ AI ได้นำไปสู่อัลกอริธึมและแบบจำลองที่ซับซ้อน ซึ่งต้องการพลังการคำนวณในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่ในขณะที่เราเจาะลึกเข้าไปในขอบเขตของ AI ความท้าทายที่ชัดเจนก็เกิดขึ้น: ความไม่เพียงพอของสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ซิลิคอนในปัจจุบันเพื่อให้ทันกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของเทคโนโลยี AI

เอริกา คาร์ลสัน ศาสตราจารย์ด้านฟิสิกส์และดาราศาสตร์ครบรอบ 150 ปีที่มหาวิทยาลัย Purdue กล่าวถึงความท้าทายนี้อย่างกระชับ เธออธิบายว่า "รหัสที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของการปฏิวัติ AI ส่วนใหญ่ทำงานบนสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ซิลิคอนแบบเดิมๆ ซึ่งไม่ได้ออกแบบมาเพื่อมัน" การสังเกตนี้เน้นย้ำถึงการตัดการเชื่อมต่อขั้นพื้นฐานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ ซึ่งออกแบบมาเพื่อการประมวลผลทั่วไปเป็นหลัก และความต้องการเฉพาะของอัลกอริธึมขั้นสูงของ AI

คาร์ลสันชี้ให้เห็นถึงความไม่ตรงกันนี้ ไม่เพียงแต่จำกัดการใช้งาน AI ที่มีศักยภาพเท่านั้น แต่ยังนำไปสู่ความไร้ประสิทธิภาพด้านพลังงานอย่างมากอีกด้วย ชิปซิลิคอนซึ่งเป็นผู้แข็งแกร่งแห่งยุคดิจิทัล ไม่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลแบบขนานและเชื่อมต่อถึงกันที่โครงข่ายประสาทเทียมและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกต้องการ ความสามารถในการประมวลผลเชิงเส้นและต่อเนื่องของ CPU แบบดั้งเดิม (หน่วยประมวลผลกลาง) และ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) แตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับความต้องการของการคำนวณ AI ขั้นสูง

เปิดตัวคอมพิวเตอร์ Neuromorphic

ความพยายามในการวิจัยร่วมกันได้บรรลุความก้าวหน้าครั้งสำคัญ ดังรายละเอียดในการศึกษาของพวกเขา “หน่วยความจำการกลับทางลาดแบบกระจายเชิงพื้นที่ใน VO2” งานวิจัยนี้ถือเป็นแนวทางใหม่ในด้านฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานของซินแนปติกของสมองมนุษย์

ศูนย์กลางของความก้าวหน้านี้คือแนวคิดของการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิก แตกต่างจากสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบดั้งเดิม การประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิกพยายามเลียนแบบโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการมุ่งเน้นไปที่เซลล์ประสาทและไซแนปส์ เซลล์ประสาทเป็นเซลล์ที่ส่งข้อมูลในสมอง และไซแนปส์เป็นช่องว่างที่ทำให้สัญญาณส่งผ่านจากเซลล์ประสาทหนึ่งไปยังอีกเซลล์ประสาทหนึ่งได้ ในสมองทางชีววิทยา ไซแนปส์เหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเข้ารหัสหน่วยความจำ

นวัตกรรมของทีมอยู่ที่การใช้วานาเดียมออกไซด์ ซึ่งเป็นวัสดุที่เหมาะสำหรับการสร้างเซลล์ประสาทเทียมและไซแนปส์โดยเฉพาะ การเลือกใช้วัสดุนี้แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างที่สำคัญจากวิธีการที่ใช้ซิลิคอนแบบเดิมๆ โดยรวบรวมแก่นแท้ของสถาปัตยกรรมนิวโรมอร์ฟิก ซึ่งเป็นการจำลองพฤติกรรมคล้ายสมองภายในชิปคอมพิวเตอร์

ประสิทธิภาพการใช้พลังงานและการคำนวณที่ได้รับการปรับปรุง

ผลกระทบของความก้าวหน้าครั้งนี้มีผลในวงกว้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของประสิทธิภาพการใช้พลังงานและความสามารถในการคำนวณ Carlson อธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับประโยชน์ที่เป็นไปได้ โดยระบุว่า "สถาปัตยกรรม Neuromorphic มีแนวโน้มว่าจะลดโปรเซสเซอร์ที่ใช้พลังงานน้อยลง การคำนวณที่ได้รับการปรับปรุง โหมดการคำนวณที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน การเรียนรู้แบบเนทีฟ และการจดจำรูปแบบที่ได้รับการปรับปรุง" การเปลี่ยนแปลงไปสู่การประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิกนี้สามารถกำหนดภูมิทัศน์ของฮาร์ดแวร์ AI ใหม่ได้ ทำให้มีความยั่งยืนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ข้อได้เปรียบที่น่าสนใจที่สุดประการหนึ่งของการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิกคือการลดต้นทุนด้านพลังงานที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น ChatGPT ได้อย่างมาก การใช้พลังงานที่สูงในปัจจุบันของโมเดลดังกล่าวมีสาเหตุส่วนใหญ่มาจากความไม่ลงรอยกันระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ซึ่งเป็นช่องว่างที่การประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิกมุ่งหวังที่จะเชื่อมโยง ด้วยการเลียนแบบส่วนประกอบพื้นฐานของสมอง สถาปัตยกรรมเหล่านี้จึงมอบวิธีที่เป็นธรรมชาติและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับระบบ AI ในการประมวลผลและเรียนรู้จากข้อมูล

นอกจากนี้ Carlson ยังชี้ให้เห็นถึงข้อจำกัดของซิลิคอนในการจำลองพฤติกรรมคล้ายเซลล์ประสาท ซึ่งเป็นส่วนสำคัญสำหรับการพัฒนาฮาร์ดแวร์ AI สถาปัตยกรรมนิวโรมอร์ฟิกซึ่งมีความสามารถในการเลียนแบบทั้งไซแนปส์และเซลล์ประสาท ยืนหยัดเพื่อปฏิวัติวิธีการทำงานของระบบ AI โดยเข้าใกล้แบบจำลองที่คล้ายกับกระบวนการรับรู้ของมนุษย์มากขึ้น

องค์ประกอบสำคัญของการวิจัยนี้คือการใช้วานาเดียมออกไซด์อย่างสร้างสรรค์ วัสดุนี้ได้แสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาที่ดีในการจำลองการทำงานของเซลล์ประสาทและไซแนปส์ของสมองมนุษย์ Alexandre Zimmers นักวิทยาศาสตร์เชิงทดลองชั้นนำจากมหาวิทยาลัยซอร์บอนน์และ ESPCI เน้นย้ำถึงความก้าวหน้าครั้งนี้ โดยกล่าวว่า "ในวานาเดียมไดออกไซด์ เราได้สังเกตเห็นว่ามันมีพฤติกรรมเหมือนไซแนปส์เทียมอย่างไร ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดที่สำคัญในความเข้าใจของเรา"

การวิจัยของทีมได้นำไปสู่วิธีการจัดเก็บความทรงจำที่ง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น คล้ายกับการทำงานของสมองมนุษย์ จากการสังเกตพฤติกรรมของวาเนเดียมออกไซด์ภายใต้สภาวะที่แตกต่างกัน พวกเขาได้ค้นพบว่าหน่วยความจำไม่ได้ถูกเก็บไว้ในส่วนที่แยกออกจากกันของวัสดุเท่านั้น แต่ยังแพร่กระจายไปทั่ว ข้อมูลเชิงลึกนี้มีความสำคัญเนื่องจากแนะนำวิธีใหม่ในการออกแบบและสร้างอุปกรณ์ neuromorphic ซึ่งสามารถประมวลผลข้อมูลเช่นสมองของมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

ความก้าวหน้าของคอมพิวเตอร์ Neuromorphic

จากผลการวิจัยที่ก้าวล้ำ ทีมวิจัยกำลังวางแผนแนวทางการทำงานในระยะต่อไป ด้วยความสามารถที่เป็นที่ยอมรับในการสังเกตการเปลี่ยนแปลงภายในวัสดุนิวโรมอร์ฟิก พวกเขาวางแผนที่จะทดลองเพิ่มเติมโดยการปรับแต่งคุณสมบัติของวัสดุในท้องถิ่น ซิมเมอร์สอธิบายถึงศักยภาพของแนวทางนี้ว่า "สิ่งนี้สามารถช่วยให้เรานำทางกระแสไฟฟ้าผ่านบริเวณเฉพาะในตัวอย่างที่เอฟเฟกต์หน่วยความจำอยู่ที่ระดับสูงสุด ซึ่งจะช่วยเพิ่มพฤติกรรมซินแนปติกของวัสดุนิวโรมอร์ฟิกได้อย่างมีนัยสำคัญ"

ทิศทางนี้เปิดโอกาสที่น่าตื่นเต้นสำหรับอนาคตของการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิก นักวิจัยมีเป้าหมายที่จะสร้างอุปกรณ์ neuromorphic ที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นด้วยการปรับปรุงการควบคุมและการจัดการวัสดุเหล่านี้ ความก้าวหน้าดังกล่าวอาจนำไปสู่ฮาร์ดแวร์ที่สามารถจำลองความซับซ้อนของสมองมนุษย์ได้อย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น ซึ่งปูทางไปสู่ระบบ AI ที่ซับซ้อนและประหยัดพลังงานมากขึ้น