211service.com
Labāks veids, kā veidot smadzeņu iedvesmotus mikroshēmas
Memristori, eksotiskas elektroniskas ierīces, kuru pastāvēšana tika apstiprināta tikai 2008. gadā, ir izmantoti, lai izveidotu mikroshēmu, kas aizņem dizaina punktus no smadzenēm. Prototipa mikroshēma neiemācījās darīt neko grūtāku kā atpazīt ārkārtīgi vienkāršus melnbaltus rakstus. Taču lielākas, sarežģītākas versijas var palīdzēt datoriem labāk izprast runu, attēlus un apkārtējo pasauli.
Šī shēma var iemācīties atpazīt vienkāršus melnbaltus modeļus, pateicoties ierīcēm, ko sauc par memristoriem, kas atrodas katrā vadu krustojuma vietā.
Mikroshēmas shēma, ko izveidojuši Kalifornijas Universitātes Santabarbaras un Stony Brook universitātes pētnieki, apstrādā datus nevis ar digitālajām loģikas shēmām, bet ar elementiem, kas vienkāršotā veidā atdarina bioloģisko smadzeņu neironus un sinapses. Kad šāds tīkls tiek pakļauts jauniem datiem, tas mācās, jo sinapses, kas savieno neironus, pielāgo neironu ietekmi vienam uz otru.
Mākslīgo neironu tīklu programmatūras versijas ir bijušas jau ilgu laiku, un lielas nesen ir radījušas sasniegumus runas un sejas atpazīšanas jomā no tādiem uzņēmumiem kā Google un Facebook (sk. 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ). Bet šādi simulēti neironu tīkli apliek ar nodokli tradicionālos datorus. Google eksperiments, kurā liels neironu tīkls iemācījās atpazīt kaķus no YouTube attēliem, trīs dienu laikā darbojās 16 000 procesoru. Fiziska neironu tīkla izveidošana mikroshēmā varētu padarīt šāda veida informācijas apstrādi daudz efektīvāku un praktiskāku. Šādas mikroshēmas varētu ļaut, piemēram, mobilajiem robotiem kļūt daudz gudrākiem.
Smadzeņu iedvesmotas vai neiromorfiskas mikroshēmas ir izgatavotas jau iepriekš, un IBM mēģina tās komercializēt (skatiet Thinking in Silicon ). Tie parasti izmanto tos pašus silīcija tranzistorus un digitālās shēmas, kas veido parastos datoru procesorus. Taču šie digitālie komponenti nav piemēroti sinapses atdarināšanai, saka Dmitrijs Strukovs , Kalifornijas Universitātes Santabarbaras docents, kurš vadīja darbu pie jaunās memristor mikroshēmas. Lai pārstāvētu vienu sinapsi, ir nepieciešami daudzi tranzistori un digitālās shēmas. Turpretim katra no aptuveni 100 sinapsēm UCSB mikroshēmā tiek attēlota, izmantojot tikai vienu memristoru.
[Bioloģiskā] sinapse ir analoga atmiņas ierīce, un tiešām nav laba veida, kā to īstenot kompaktā, energoefektīvā veidā ar parasto tehnoloģiju, saka Strukovs. Memristori paši par sevi ir analogās atmiņas ierīce; tā ir ideāla atbilstība.
Jaunā mikroshēma ir aprakstīta šodien papīrā žurnālā Daba . Saistītā komentārā par darbu Roberts Legenšteins , asociētais profesors Grācas Tehnoloģiju universitātē Austrijā, rakstīja: Ja šo dizainu varēs palielināt līdz lieliem tīkla izmēriem, tas ietekmēs skaitļošanas nākotni… Portatīvie datori, mobilie tālruņi un roboti varētu ietvert īpaši mazjaudas neiromorfās mikroshēmas, kas apstrādāt vizuālo, dzirdes un cita veida sensoro informāciju.
Memristoru 1971. gadā matemātiski paredzēja Kalifornijas Universitātes Bērklijā elektronikas profesors Leons Čua. Tas tika paziņots par atrastu 2008. gadā, kad Hewlett-Packard pētnieki, tostarp Strukovs, izgatavoja vienkāršas ierīces, kuru elektriskā pretestība iekodēja zināmu atmiņu par strāvu, kuru viņi iepriekš bija piedzīvojuši — tieši to īpašību, kādu bija paredzējis Čua (skatiet HP Rewires Electronics ). Uzreiz tika uzskatīts, ka ierīces var izmantot blīvākai datu glabāšanai un aparatūras neironu tīklu izveidei.
HP un atmiņas ražotājs SK Hynix sāka mēģināt komercializēt memristor datu glabāšanu 2010. gadā; HP cer, ka tehnoloģija ļaus radikāli pārdefinēt datoru pamata arhitektūru (skatiet Mašīnu sapņus). Bet līdz šim neviens nebija izveidojis neironu tīkla mikroshēmu, kas veidota tikai ar memristoriem, saka Strukovs. Viņš saka, ka viņa grupa izstrādāja veidus, kā kontrolēt memristoru izgatavošanas procesu, lai ražotu uzticamākas ierīces nekā iepriekš.
UCSB grupas vienkāršā mikroshēma ir tikai koncepcijas pierādījums, taču pētnieki uzskata, ka viņu metodes var paplašināt, lai izveidotu lielākas, jaudīgākas ierīces. Strukovs saka, ka tehnoloģija varētu sniegt palīdzīgu roku no tādiem uzņēmumiem kā HP un SK Hynix, lai komercializētu memristorus datu glabāšanai.