MIT Вчені розробляють штучний синапс для комп'ютерних чіпів мозку

Нова ера обчислень стала ще ближчою, оскільки дослідники створили дизайн і провели перший практичний тест на штучний синапс, який може дозволити комп'ютерам відтворити деякі найпотужніші та складніші функції мозку.

Хоча комп'ютери можуть здаватися більш потужними, ніж наші мізки, ми можемо мати справу з набагато більш широким діапазоном можливих сигналів, ніж "включення" і "вимкнення" двійкового сигналу, завдяки синапсам, які обробляють зв'язки між нейронами.

Для тиражування цієї можливості в комп'ютері потрібні штучні синапси, які можуть надійно передавати всі ці тонко різні сигнали. Як вони описують у випуску журналу понеділка Матеріали природи Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виконали те, що вони називають першим практичним випробуванням такого штучного синапсу, розв'язуючи те, що відомо як нейроморфні обчислення.

Хоча випробування відбувалися тільки в комп'ютерних моделях, тести були перспективними. Дослідники використовували конструкції штучного синапсу для розпізнавання різних зразків почерку. Симуляція, яку вони провели, вдалося майже зрівнятися з існуючими традиційними алгоритмами з точки зору точності - 95 проти 97 відсотків - що є вражаючою відправною точкою для технічного розвитку.

Традиційні цифрові комп'ютери покладаються на бінарну сигналізацію. Значення "означає", тоді як значення "нуль" означає "вимкнено". Оскільки комп'ютери можуть виконувати конкретні обчислення набагато швидше і ефективніше, ніж ми можемо, легко припустити, що цей двійковий підхід кращий, ніж те, що відбувається в нашому мізки.

Але аналогова установка 100 мільярдів нейронів всередині кожного нашого мозку, можливо, набагато складніша. 100 трлн синапси, які керують зв'язками між цими нейронами, не просто надсилають або вимикають сигнали.

Різні типи і кількості іонів, які протікають по даному синапсу, визначають, наскільки сильний сигнал він посилає конкретному нейрону, і що спектр можливих повідомлень означає, що наш мозок може розблокувати набагато більшу різноманітність обчислень. Якби комп'ютери могли додати таку складність своїм вже досить значним інструментам, ви б дивилися на деякі серйозні машини - і вони також не повинні бути гігантськими.

Ось проблема: у природи було кілька мільярдів років, щоб удосконалити синапси в мозку і в інших видах. Дослідники тільки намагаються створити синтетичний еквівалент протягом декількох років, і є кілька основних каменів спотикання. Найбільш важливим є те, що будь-який штучний синапс повинен надійно надсилати точно такий же сигнал для кожного входу, який він отримує, інакше складність просто погіршиться в хаос.

"Після того, як ви застосуєте деяку напругу, щоб представити деякі дані зі своїм штучним нейроном, ви повинні стерти і бути в змозі написати її знову точно таким же чином", сказала Кім. «Але в аморфному твердому тілі, коли ви знову пишете, іони йдуть у різні боки, тому що є багато дефектів. Цей потік змінюється, і його важко контролювати. Це найбільша проблема - неоднорідність штучного синапсу ».

Дослідники MIT з оптимізмом вважають, що їхня розробка зробила значний прогрес у вирішенні цієї проблеми, використовуючи інший матеріал, монокристалічний кремній, який ідеально без дефектів веде. У симуляції дослідники розробили штучні синапси на цьому фундаменті, використовуючи спільний транзисторний кремнієвий германій, вони змогли створити струми, які змінювалися лише на чотири відсотки між різними синапсами. Це не є досконалим, але це величезне поліпшення щодо досягнутого раніше.

Наразі ця робота залишається теоретичною, і існує різниця між демонстрацією перспективних результатів у моделюванні та розумінням цього в реальному тесті реального світу. Але Кім і його команда оптимістичні.

"Це відкриває ступінь для виробництва штучного обладнання", - сказав він.