Các Kỹ Sư Đang Làm Việc Trên Loại Máy Tính Neuromorphic Mới

Một nhóm các kỹ sư tại Penn State đang làm việc trên một loại máy tính mới vì sự tiến bộ của máy tính truyền thống tiếp tục chậm lại. Phương pháp máy tính mới dựa trên mạng nơ-ron của não, cực kỳ hiệu quả. 

Bài báo được xuất bản ở Nature Communications. 

Máy Tính Lấy cảm Hứng Từ Não

Sự khác biệt chính giữa máy tính hiện đại và máy tính tương tự, mà não người thuộc về, là rằng máy tính hiện đại bao gồm hai trạng thái: bật-tắt hoặc một và không. Mặt khác, một máy tính tương tự có thể có nhiều trạng thái có thể. Một ví dụ được nhóm sử dụng là so sánh giữa một ánh sáng bật và tắt, và một ánh sáng có lượng ánh sáng thay đổi. 

Theo trưởng nhóm và giáo sư trợ lý khoa học và cơ học tại Penn State Saptarshi Das, nghiên cứu về máy tính lấy cảm hứng từ não đã diễn ra trong hơn 40 năm. Trong thế giới ngày nay, giới hạn của máy tính kỹ thuật số đang buộc chúng ta phải tìm kiếm xử lý hình ảnh tốc độ cao, đó là trường hợp của xe tự hành. 

Dữ liệu lớn cũng đang đóng vai trò quan trọng trong chuyển dịch sang máy tính neuromorphic, vì nó yêu cầu các loại nhận dạng mẫu hoạt động tốt với máy tính dựa trên não. 

“Chúng ta có máy tính mạnh, không có gì nghi ngờ về điều đó, vấn đề là bạn phải lưu trữ bộ nhớ ở một nơi và thực hiện tính toán ở nơi khác,” Das nói.

Bằng cách di chuyển dữ liệu trở lại và forth từ bộ nhớ đến logic, một lượng năng lượng lớn được tiêu thụ, dẫn đến tốc độ tính toán chậm hơn. Cho đến khi tính toán và lưu trữ bộ nhớ có thể ở cùng một nơi, rất nhiều không gian cần thiết cho môi trường này. 

Thomas Shranghamer là một sinh viên tiến sĩ trong nhóm và là tác giả đầu tiên của bài báo. 

“Chúng tôi đang tạo ra mạng nơ-ron nhân tạo, nhằm mục đích bắt chước hiệu quả năng lượng và diện tích của não,” Shranghamer nói. “Não bộ rất紧凑, nó có thể vừa trên vai của bạn, trong khi một siêu máy tính hiện đại chiếm không gian lớn như hai hoặc ba sân tennis.”

Mạng Nơ-ron Nhân Tạo Có Thể Cấu Hình Lại

Nhóm đang làm việc trên mạng nơ-ron nhân tạo có thể cấu hình lại nhiều như các nơ-ron trong não người. Điều này diễn ra bằng cách áp dụng một trường điện ngắn lên một tấm graphene, đó là một lớp dày của các nguyên tử carbon. Ít nhất 16 trạng thái bộ nhớ có thể đã được nhóm chứng minh.

“Điều chúng tôi đã chỉ ra là chúng tôi có thể kiểm soát một số lượng lớn trạng thái bộ nhớ với độ chính xác sử dụng transistor hiệu ứng trường graphene đơn giản,” Das nói. 

Nhóm hiện muốn thương mại hóa công nghệ này, và Das tin rằng sẽ có nhiều sự quan tâm đến công việc này vì sự chuyển dịch hiện tại sang máy tính neuromorphic trong số các công ty bán dẫn lớn nhất. 

Công việc đến từ nhóm tại Penn State là ví dụ mới nhất về chuyển dịch sang các loại mạng nơ-ron nhân tạo này. Não người một lần nữa chứng minh giá trị của nó như một nguồn cảm hứng cho nhiều công nghệ mới nhất, và nó cung cấp thông tin quý giá về cách các chuyên gia có thể giảm đáng kể kích thước của siêu máy tính hiện đại.