дата: 25.05.2017

Искусственные нейроны и синапсы — путь к созданию вычислительных систем, функционирующих как биологический мозг.

Преследуя цель создания компьютеров и вычислительных систем, способным выполнять параллельную мнемоническую обработку данных, подобно тому, как это делает головной мозг живых существ, ученые и исследователи давно работают над созданием искусственных синапсов и чипов на их основе. В свое время мы уже рассказывали о чипах с искусственными синапсами компании IBM и о создании искусственных синапсов на основе углеродных нанотрубок. Теперь мы расскажем о разработке еще одного вида искусственных синапсов, которая была выполнена командой, в состав которой входят ученые из лаборатории HRL Laboratories, Национальной лаборатории Лос-Аламоса и Мичиганского университета.

Команда продемонстрировала искусственный синапс, состоящий из матрицы мемристоров, которая была расположена на подложке кристалла и окружена логическими и управляющими цепями на основе традиционной CMOS-логики (complementary metal-oxide semiconductor). Используя логические схемы можно сконфигурировать мемристорные цепи таким образом, что они будут выполнять функции памяти и функции обработки данных одновременно, т.е. точно так, как синапсы биологического происхождения.

Данная работа проводилась в рамках программы SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) Управлениея перспективных исследовательских программ Пентагона DARPA. Стоит отметить, что создание этого искусственного синапса стало результатом разработки учеными лаборатории HRL концепции нейроморфных систем, моделью для которых были биологические системы, и разработка которых велась с 2008 года в рамках все той же программы SyNAPSE.

В обычных компьютерах функции памяти и логической обработки данных выполняются различными участками схемы компьютера, в большинстве случаев даже разделенными физически. Каждая условная вычислительная единица, будь это единица данных или примитивная логическая функция, может быть связана только с небольшим количеством соседних единиц. И, хотя, современные вычислительные системы обладают огромными мощностями, которые уже могут обеспечить функционирование искусственного интеллекта низкого уровня, этим системам еще очень далеко от эффективности, мощности и энергетики нейронных биологических систем.

Синапсы, соединяющие нейроны в биологическом мозгу, действуют как перепрограммируемые логические схемы, которые могут объединить в единые цепи тысячи и миллионы нейронов, соединяя их вне зависимости от разделяющего расстояния. Это позволяет мозгу выполнять одновременно множество операций, к примеру, человек моментально может опознать лицо другого человека, а такое не под силу даже суперкомпьютеру.

Как уже говорилось выше, результатом работы команды ученых стал интегрированный гибридный чип, в котором была использована матрица мемристоров, разработанная в Мичиганском университете, и электронная система управления, чтения и записи, разработанная в лаборатории HRL. «Эта новая гибридная схема — огромный рывок в развитии интеллектуальных машин и вычислительных систем» — рассказывает Нараян Сриниваса (Narayan Srinivasa), научный руководитель подразделения программы SyNAPSE лаборатории HRL. — «Мы создали мультибитное устройство хранения и произвольной обработки данных, плотность информации в котором составляет 30 Гбит/кв.см., что само по себе является беспрецедентным в микроэлектронике на сегодняшний день».

В конечном счете, команда планирует значительно увеличить масштабы своей нейроморфной вычислительной системы. Будущие нейроморфные чипы будут содержать миллионы моделируемых нейронов, которые можно будет связать миллиардами моделируемых синапсов. А это, в свою очередь, позволит создать вычислительные системы, способные самообучаться и самостоятельно демонстрировать сложные модели поведения. А такие вычислительные системы могут применяться для решения сложных комплексных задач, включая визуальное восприятие, планирование, принятие решений и навигация.

Источник: dailytechinfo.org

This article was written by admin

Добавить комментарий