Пристрій, схожий на мозок, думає з величезною швидкістю: 4,1 тераоперацій на секунду

Новий мемристор може виконувати високорівневі завдання. Наприклад, навчання нейронних мереж, опрацювання природної мови та опрацювання сигналів.

Міжнародна група вчених і дослідники з Університету Лімерика в Ірландії представили нейроморфну апаратну платформу, яка може підвищити продуктивність рішень на основі ШІ. Свою роботу вони опублікували в журналі Nature.

Такі пристрої є частиною нейроморфних обчислень — передової галузі, зосередженої на розробці комп'ютерів, подібних до мозку.

Новий нейроморфний пристрій можна використовувати для вивчення, контролю та маніпулювання молекулами, що складають матеріал. Він дозволив би вносити зміни в матеріали на фундаментальному рівні.

Сама платформа, запропонована вченими, є по суті аналоговим молекулярним мемристором. Це — спеціальний тип програмованого нейроморфного пристрою, що працює як система пам'яті людського мозку. Але це не зовсім мозкоподібний комп'ютер, скоріше, компонент, необхідний для створення таких обчислювальних систем.

Такий пристрій, як мемристор, складається з молекул, які можуть змінювати свої електричні властивості залежно від кількості заряду, що проходить через них. Його дизайн був натхненний людським мозком. Він використовує природне погойдування і коливання атомів для обробки і зберігання інформації. Коли молекули обертаються і підстрибують навколо своєї кристалічної решітки, вони створюють безліч індивідуальних станів пам'яті.

Однак це не перша така нейроморфна платформа в історії. Науковці розробляли такі пристрої й раніше, але ті конструкції мали низьку обчислювальну роздільну здатність, і тому вони були здатні виконувати лише операції з низькою точністю.

"Переосмислення командою базової обчислювальної архітектури дає змогу досягти необхідної високої роздільної здатності, виконуючи ресурсомісткі робочі навантаження з безпрецедентною енергоефективністю в 4,1 тераоперацій на секунду на ват (TOPS/Вт)", — зазначають дослідники.

Таким чином, на відміну від раніше запропонованих нейроморфних пристроїв, новий мемристор може виконувати високорівневі завдання. Наприклад, навчання нейронних мереж, опрацювання природної мови та опрацювання сигналів.

"Ми створили найточніший, 14-бітний, повністю функціональний нейроморфний прискорювач, інтегрований у друковану плату, який може впоратися з обробкою сигналів, ШІ та робочими навантаженнями машинного навчання, як-от нейронні мережі, автокодувальники та генеративно-змагальні мережі", — додали вчені.

Крім того, цей мемристор може відстежувати і маніпулювати молекулами. За допомогою пропонованої нейроморфної платформи розробники зможуть відстежувати рух молекул усередині пристрою або матеріалу, а також зіставляти кожен момент з певним електричним станом. Щойно вони ідентифікують електричний стан, пов'язаний з молекулою, вони можуть вносити бажані зміни в молекулу, просто подаючи іншу напругу. Це дасть змогу вченим маніпулювати матеріалами та інтегрувати їх з електричними системами.