| +22 голоса |
|
Ученые Стэнфордского университета разработали наноэлектронный синапс, который может привести к созданию нового класса микрочипов, способных обучаться, адаптироваться в сложных средах и делать прогнозы. Данное исследование является очередным шагом на пути к созданию моделей мозга, функционирующих в реальном времени.
Для моделирования 5 с работы человеческого мозга требуется 8,5 мин на самом мощном суперкомпьютере, который, к тому же потребляет в сотни тысяч раз больше энергии. Абсолютная вычислительная мощность и эффективность мозга остается вне всякой конкуренции.
Новый миниатюрный прибор, созданный учеными Стэнфордского университета под руководством проф. Филипа Вонга (Philip Wong), эмулирует синапс, т.е. место контакта между двумя нейронами или между нейроном и эффекторной клеткой, которое служит для передачи нервного импульса. Это не первая попытка ученых смоделировать вычислительный механизм мозга, но впервые удалось получить достаточно малое устройство с минимальным энергопотреблением и предложить технологию, которая имеет перспективы коммерциализации. Более того, для производства нового прибора использовались промышленное оборудование и доступные материалы.
Обычный компьютерный чип состоит из множества транзисторов, которые транслируют информацию в бинарном виде (0 или 1). Когда достаточно большое число транзисторов упаковано в чип, с помощью программ можно управлять электросетью, которая их связывает, и таким образом хранить данные и выполнять вычисления. Скорость и размер компьютера в значительной мере зависят от размера и скорости транзисторов.
Синапсы, наименьшие вычислительные единицы мозга, отличаются от транзисторов по меньшей мере в двух аспектах: они изменяются со временем (по мере обучения) и могут передавать значительно больше данных. Эти свойства называют пластичностью. Используя технологию фазового перехода материала (она применяется, например, в DVD и CD для хранения данных) ученым удалось эмулировать пластичность синапсов и продемонстрировать возможность изменять состояние синапса не от 0 к 1 (как это происходит у транзистора) а плавно, с шагом 1% - таким образом, каждое фазовое изменение синапса может передавать по меньшей мере 100 значений.
Исследования проводились при финансовой поддержке DARPA SyNAPSE через сотрудничество с IBM Research, Национального научного фонда США и проекта Nanoelectronics Research компании Semiconductor Research. Результаты исследований опубликованы в журнале Nano Letters.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| +22 голоса |
|
