Подолання розриву між ШІ та нейроморфними обчисленнями

У середовищі штучного інтелекту, що швидко розвивається, пошук апаратного забезпечення, яке могло б йти в ногу зі зростаючими обчислювальними вимогами, є невпинним. Значний прорив у цих пошуках був досягнутий завдяки спільним зусиллям під керівництвом Університету Пердью, Каліфорнійського університету в Сан-Дієго (UCSD) і École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles (ESPCI) у Парижі. Ця співпраця знаменує собою ключовий прогрес у галузі нейроморфних обчислень, революційний підхід, який прагне імітувати механізми людського мозку в рамках обчислювальної архітектури.

Виклики сучасного апаратного забезпечення AI

Швидкий розвиток штучного інтелекту привів до появи складних алгоритмів і моделей, що вимагає безпрецедентного рівня обчислювальної потужності. Проте, коли ми заглиблюємось у сфери штучного інтелекту, постає кричуща проблема: неадекватність поточної архітектури комп’ютерів на основі кремнію йти в ногу з мінливими вимогами технології ШІ.

Еріка Карлсон, професор фізики та астрономії в Університеті Пердью, присвячений 150-річчю, коротко формулює цю проблему. Вона пояснює: «Коди революції штучного інтелекту, натхненні розумом, здебільшого працюють на звичайних кремнієвих комп’ютерних архітектурах, які для цього не були розроблені». Це спостереження підкреслює фундаментальний розрив між існуючим апаратним забезпеченням, призначеним в основному для обчислень загального призначення, і спеціалізованими потребами передових алгоритмів ШІ.

Ця невідповідність, як зазначає Карлсон, не тільки обмежує потенційні можливості застосування ШІ, але й призводить до значної неефективності використання енергії. Кремнієві чіпи, лідери цифрової ери, за своєю суттю непридатні для паралельної та взаємопов’язаної обробки, якої потребують нейронні мережі та моделі глибокого навчання. Лінійна та послідовна обробка традиційних процесорів (центральних процесорів) і графічних процесорів (графічних процесорів) різко контрастує з вимогами передових обчислень ШІ.

Представлені нейроморфні обчислення

Спільні дослідницькі зусилля завершилися значним проривом, як описано в їх дослідженні «Пам'ять просторово розподіленого реверсу рампи у VO2.” Це дослідження проголошує новий підхід до обчислювального обладнання, натхненний синаптичними операціями людського мозку.

Центральним у цьому прориві є концепція нейроморфних обчислень. На відміну від традиційних обчислювальних архітектур, нейроморфні обчислення намагаються імітувати структуру та функціональність людського мозку, особливо зосереджуючись на нейронах і синапсах. Нейрони — це клітини мозку, що передають інформацію, а синапси — це проміжки, що дозволяють сигналам проходити від одного нейрона до іншого. У біологічному мозку ці синапси є критичними для кодування пам’яті.

Інновація команди полягає у використанні оксидів ванадію, матеріалів, які унікально підходять для створення штучних нейронів і синапсів. Цей вибір матеріалу є суттєвим відхиленням від звичайних підходів на основі кремнію, втілюючи суть нейроморфної архітектури – відтворення поведінки, подібної до мозку, у комп’ютерних чіпах.

Енергоефективність і вдосконалені обчислення

Наслідки цього прориву є далекосяжними, особливо з точки зору енергоефективності та обчислювальних можливостей. Карлсон детально описує потенційні переваги, заявляючи: «Нейроморфні архітектури обіцяють процесори з меншим енергоспоживанням, покращені обчислення, принципово інші режими обчислень, власне навчання та покращене розпізнавання образів». Цей перехід до нейроморфних обчислень може змінити ландшафт апаратного забезпечення ШІ, зробивши його більш стійким і ефективним.

Одна з найпереконливіших переваг нейроморфних обчислень полягає в тому, що вони обіцяють значно зменшити витрати енергії, пов’язані з навчанням великих мовних моделей, таких як ChatGPT. Нинішнє високе енергоспоживання таких моделей в основному пояснюється дисонансом між апаратним і програмним забезпеченням – розривом, який нейроморфні обчислення прагне подолати. Імітуючи основні компоненти мозку, ці архітектури забезпечують більш природний і ефективний спосіб для систем штучного інтелекту обробляти дані та навчатися на них.

Крім того, Карлсон вказує на обмеження кремнію у відтворенні нейроноподібної поведінки, критичного аспекту для вдосконалення апаратного забезпечення ШІ. Нейроморфні архітектури з їхньою здатністю імітувати як синапси, так і нейрони можуть революціонізувати функціонування систем штучного інтелекту, наближаючись до моделі, більш схожої на когнітивні процеси людини.

Ключовим елементом цього дослідження є інноваційне використання оксидів ванадію. Цей матеріал показав великі перспективи для моделювання функцій нейронів і синапсів людського мозку. Александр Зіммерс, провідний вчений-експериментатор з Університету Сорбонни та ESPCI, підкреслює прорив, кажучи: «Ми спостерігали, як діоксид ванадію поводиться як штучний синапс, що є значним кроком у нашому розумінні».

Дослідження команди привело до більш простого та ефективнішого способу зберігання пам’яті, подібного до того, як це робить людський мозок. Спостерігаючи за тим, як оксид ванадію поводиться в різних умовах, вони виявили, що пам’ять не просто зберігається в ізольованих частинах матеріалу, а поширюється по всьому. Це розуміння має вирішальне значення, оскільки воно пропонує нові способи проектування та створення нейроморфних пристроїв, які могли б ефективніше й ефективніше обробляти інформацію, як людський мозок.

Розвиток нейроморфних обчислень

Спираючись на свої новаторські висновки, дослідницька група вже прокладає курс на наступний етап своєї роботи. Маючи встановлену здатність спостерігати за змінами в нейроморфному матеріалі, вони планують продовжувати експерименти, локально змінюючи властивості матеріалу. Зіммерс пояснює потенціал цього підходу: «Це може дозволити нам направляти електричний струм через певні ділянки зразка, де ефект пам’яті є максимальним, значно покращуючи синаптичну поведінку цього нейроморфного матеріалу».

Цей напрямок відкриває захоплюючі можливості для майбутнього нейроморфних обчислень. Удосконалюючи контроль і маніпуляції цими матеріалами, дослідники прагнуть створити ефективніші та ефективніші нейроморфні пристрої. Такі досягнення можуть призвести до апаратного забезпечення, здатного точніше імітувати складність людського мозку, прокладаючи шлях для більш складних та енергоефективних систем ШІ.