Пришвидшення ШІ: вчені поєднали найточніший імітатор нейрона з DRAM

Depositphotos

Китайські дослідники з Університету Фудань створили пристрій на основі надтонкого напівпровідникового моношару дисульфіду молібдену (MoS₂), здатний імітувати реальні нейрони у головному мозку.

Із розвитком систем ШІ та машинного навчання зростає попит на апаратні компоненти для прискорення аналізу даних та зменшення енергоспоживання. Оскільки алгоритми машинного навчання натхненні роботою нейронних мереж у головному мозку людини, низка інженерів створює обладнання, яке імітуватиме роботу нейронів у мозку.

Нейроморфна апаратна архітектура зазвичай включає поєднані між собою штучні нейрони. З часом зв’язок між ними може послаблюватись, або навпаки — ставати міцнішим. Цей процес нагадує синаптичну пластичність — здатність мозку адаптуватися з часом у відповідь на отриманий досвід та навчання. Імітуючи синаптичну пластичність, нейроморфні обчислювальні системи здатні ефективніше виконувати алгоритми машинного навчання, споживаючи менше енергії та аналізуючи більші обсяги даних.

Створений китайськими науковцями пристрій поєднує динамічну пам’ять з довільним доступом (DRAM) та мікросхеми на основі (MoS₂). За словами провідних авторів дослідження Інь Ваня, Сайфея Гоу та їхніх колег, нейроморфне обладнання, яке точно імітує різноманітну поведінку нейронів, може бути корисним для розвитку передових систем штучного інтелекту.

Універсальна конструкція нейронного модуля/Nature

“Апаратне забезпечення, що включає синаптичну пластичність — адаптивні зміни, що посилюють або послаблюють синаптичні зв’язки — вже досліджувалося, але імітація всього спектра процесів навчання та пам’яті потребує взаємодії безлічі механізмів пластичності, включаючи внутрішню пластичність. Ми показуємо, що нейрон, що працює за принципом інтеграції та активації, може бути створений шляхом поєднання динамічної пам’яті з довільним доступом та інвертора на основі моношару дисульфідних плівок у масштабі пластини”, — пояснюють дослідники.

Розроблений штучний нейрон складається з динамічної оперативної пам’яті (DRAM) на інверторної схеми. DRAM представляє собою систему пам’яті, здатну зберігати електричні заряди у конденсаторах. Величина електричного заряду в конденсаторах може модулюватися, імітуючи зміни електричного заряду на мембрані біологічних нейронів, що зрештою визначає їхню активацію.

Інвертор являє собою електронну схему, здатну перетворювати вхідний сигнал високої напруги у сигнал з низькою напругою і навпаки. У штучному нейроні це дозволяє генерувати електричні імпульси, схожі на ті, що виникають у реальних нейронах під час їхньої активації.

“У цій системі напруга в конденсаторі динамічної пам’яті з довільним доступом, тобто потенціал мембрани нейрона, можна модулювати, імітуючи внутрішню пластичність. Модуль також може імітувати фотопічну та скотопічну адаптацію зорової системи людини, динамічно регулюючи її світлову чутливість”, — наголошують автори дослідження.

Для оцінки потенціалу створенного штучного нейрону дослідники створили кілька зразків і зібрали їх у масив 3×3. Після цього вони перевірили можливість цієї нейромережі адаптувати власні реакції на вхідні сигнали в залежності від зміни освітлення, імітуючи адаптацію зорової системи людини до різних умов освітленості. Штучний нейрон вже продемонстрував власну ефективність у моделях комп’ютерного зору та розпізнавання зображень, споживаючи при цьому значно менше енергії.

“Ми створили масив фоторецепторних нейронів 3×3 і продемонстрували світлове кодування та зорову адаптацію. Ми також використовуємо нейронний модуль для моделювання біоінспірованої моделі нейронної мережі для розпізнавання зображень”, — підкреслюють дослідники.