Yeni Yapay Sinir Hücre Cihazı, Sinirsel Hesaplamalar için Enerji Gereksinimlerini Büyük Ölçüde Azaltabilir

San Diego Üniversitesi’nden araştırmacılar, mevcut CMOS tabanlı donanıma kıyasla 100 ila 1000 kat daha az enerji ve alanla sinirsel hesaplamaları çalıştırabilen yeni bir yapay sinir hücre cihazı geliştirdiler.

Son rapor 18 Mart’ta Nature Nanotechnology dergisinde yayımlandı.

Yapay sinir ağlarındaki bağlı katmanlardan birinin girişini oluşturmak için, doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonu olarak adlandırılan bir matematiksel hesaplamaya ihtiyaç duyulur. Ancak bu, veri aktarımı için bellek ve dış işlemci arasında çok fazla bilgisayar gücü ve devre gerektirir.

UC San Diego’dan araştırmacılar, bu aktivasyon fonksiyonunu çok daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilen nano-metre boyutunda bir cihaz geliştirdiler.

Duygu Kuzum, UC San Diego Jacobs Mühendislik Okulu’nda elektrik ve bilgisayar mühendisliği profesörü.

“Donanım tarafından gerçekleştirilen sinir ağı hesaplama, sinir ağı modelleri büyüdükçe ve daha karmaşık hale geldikçe giderek daha verimsiz hale geliyor” dedi Kuzum. “Biz, bu hesaplamaları donanım tarafından çok alan ve enerji verimli bir şekilde gerçekleştirebilen tek bir nano-ölçekli yapay sinir hücre cihazı geliştirdik.”

Çalışma, Kuzum ve doktora öğrencisi Shangheon Oh tarafından yürütüldü ve UC San Diego fizik profesörü Ivan Schuller ile işbirliği içinde gerçekleştirildi. Schuller, enerji verimli yapay sinir ağları donanım uygulamaları geliştiren bir DOE Enerji Öncü Araştırma Merkezi’ne liderlik ediyor.

Yeni Cihaz

Yeni geliştirilen cihaz, sinir ağı eğitiminde en çok kullanılan aktivasyon fonksiyonlarından biri olan dikdörtgenleştirilmiş lineer birime dayanmaktadır. Bu, donanımın dần dần değişen bir dirence sahip olabilmesini gerektirir ve mühendisler bunu hedefledi. Cihaz, küçük bir ısı miktarıyla yalıtkan bir durumdan iletken bir duruma dần dần geçiş yapabilir.

Bu geçiş, vanadyum dioksit katmanının cực ince bir tabakasında meydana gelir ve bu katmanın üzerinde bir nanoteller ısıtıcı bulunur. Vanadyum dioksit katmanı, nanotellerden geçen akım nedeniyle yavaş yavaş ısınır ve bu, yalıtkan durumdan iletken duruma yavaş ve kontrollü bir geçişi tetikler.

Oh, çalışmanın ilk yazarı.

“Bu cihaz mimarisi çok ilginç ve yenilikçi” dedi Oh. “Bu durumda, malzemenin üzerine bir nanoteller yerleştirerek onu ısıtmak ve çok dần dần bir direnç değişimi sağlamak için akım akıtıyoruz.”

Cihazın Uygulanması

Uygulama için, ekip aktivasyon cihazları ve sinaptik cihaz dizileri oluşturdu ve bunları özel bir baskı devre kartına entegre etti. Bunlar birbirine bağlandı ve bir donanım sinir ağı versiyonu oluşturuldu.

Ağ, bir görüntüyü kenar algılama yoluyla işledi ve nesnelerin konturlarını ve kenarlarını tanımladı. Entegre donanım sistemi, çeşitli derin sinir ağları için önemli olan konvolüsyon işlemlerini gerçekleştirebileceğini gösterdi.

“Şu anda bu, bir kavram kanıtı” dedi Kuzum. “Bu, yalnızca bir sinaptik katman ile bir aktivasyon katmanını yığmış olduğumuz küçük bir sistem. Bunlardan daha fazlasını yığarak, farklı uygulamalar için daha karmaşık bir sistem oluşturabilirsiniz.”