Інженери працюють над новим типом нейроморфного обчислення

Команда інженерів у Penn State працює над новим типом обчислення, оскільки традиційний прогрес обчислення продовжує сповільнюватися. Новий метод обчислення базується на нейронних мережах мозку, які надзвичайно ефективні. 

Стаття була опублікована в Nature Communications. 

Обчислення, натхненне мозком

Основна різниця між сучасними обчисленнями та аналоговими комп’ютерами, до яких належить людський мозок, полягає в тому, що перші складаються з двох станів: увімкнено-вимкнено або один і нуль. З іншого боку, аналоговий комп’ютер може мати багато можливих станів. Приклад, наведений командою, – порівняння між світлом, яке вмикається та вимикається, і тим, яке має змінну кількість освітлення. 

За словами керівника команди та доцента кафедри інженерної науки та механіки Penn State Саптарші Даса, дослідження обчислення, натхненого мозком, проводиться вже понад 40 років. У сучасному світі обмеження цифрових комп’ютерів тепер змушують нас звернутися до високошвидкісної обробки зображень, що є випадком для автономних транспортних засобів. 

Біг дані також відіграють суттєву роль у переході до нейроморфного обчислення, зважаючи на їхнє вимога до типів розпізнавання закономірностей, які добре працюють з обчисленням, заснованим на мозку. 

«У нас є потужні комп’ютери, немає сумніву в цьому, проблема полягає в тому, що вам потрібно зберігати пам’ять в одному місці та виконувати обчислення в іншому місці», – сказав Дас.

Переміщаючи дані туди й назад з пам’яті до логіки, витрачається багато енергії, що призводить до сповільнення швидкості обчислень. До тих пір, поки обчислення та зберігання пам’яті не зможуть знаходитися в одному місці, багато місця буде потрібно для такого середовища. 

Томас Шрангхамер – докторант групи та перший автор статті. 

«Ми створюємо штучні нейронні мережі, які намагаються імітувати енергетичну та просторову ефективність мозку», – сказав Шрангхамер. «Мозок настільки компактний, що може поміститися на верхівку ваших плечей, тоді як сучасний суперкомп’ютер займає місце розміром з два-три тенісні корти».

Переконфігуровані штучні нейронні мережі

Команда працює над штучними нейронними мережами, які можна переконфігурувати так само, як і нейрони в людському мозку. Це відбувається шляхом застосування короткочасного електричного поля до аркуша графіту, який являє собою товстий шар атомів вуглецю. Команда продемонструвала щонайменше 16 можливих станів пам’яті.

«Ми показали, що ми можемо контролювати велику кількість станів пам’яті з точністю за допомогою простих транзисторів графіту», – сказав Дас. 

Тепер команда хоче комерціалізувати технологію, а Дас вважає, що буде великий інтерес до роботи, зважаючи на поточний перехід до нейроморфного обчислення серед найбільших компаній з виробництва напівпровідників. 

Робота команди з Penn State є останнім прикладом переходу до таких штучних нейронних мереж. Людський мозок знову доводить свою цінність як джерело натхнення для багатьох нових технологій і надає цінну інформацію про те, як експерти можуть суттєво зменшити розмір сучасних суперкомп’ютерів.