| 0 |
|
Мозочок людського мозку не витрачає енергію на щомиттєвий аналіз усього, що відбувається навколо. Натомість він постійно моніторить навколишній простір на наявність несподіванок і вступає в дію лише тоді, коли ситуація раптово змінюється.
Натхненні цією надефективною стратегією, інженери з Північно-Західного університету (Northwestern University) розробили новий нейроморфний електронний пристрій. Він споживає мізерну кількість енергії та майже миттєво виявляє аномалії.
Під час експериментів чип зумів виявити порушення серцевого ритму (аритмію) протягом всього однієї п'ятої частини удару серця з точністю понад 98%. При цьому пристрою знадобилося приблизно в 10000 разів менше комп'ютерних операцій, ніж традиційним алгоритмам штучного інтелекту.
Результати дослідження були опубліковані в науковому журналі Nature Communications.
У сучасному світі нейроморфних обчислень вчені переважно намагаються імітувати великий мозок (кору головного мозку), який відповідає за мислення, планування та аналіз складних паттернів.
«У своїй роботі ми створили пристрій, який копіює саме мозочок, що контролює рефлекторні реакції миттєво й фактично без роздумів», - пояснює співавтор дослідження, професор матеріалознавства Марк К. Герсам (Mark C. Hersam). - «Мозочок чудово вміє ігнорувати те, що є очікуваним, зберігаючи ресурси для реакції на несподіване. Такий підхід транслюється в колосальне зниження енергоспоживання - ми отримали покращення на кілька порядків».
Цей прорив дозволить створити нове покоління малопотужних систем AI, які працюють за принципом «завжди увімкнений» (always-on). Вони стануть основою для портативних медичних моніторів, безпілотних автомобілів, автономних роботів та систем кібербезпеки. Вони зможуть миттєво реагувати на загрози чи перешкоди локально - без підключення до енергомістких хмарних дата-центрів.
Звичайні комп'ютери постійно ганяють дані туди-сюди між фізично розділеними процесором та оперативною пам'яттю, що спалює купу енергії. Команда Герсама пішла іншим шляхом, об'єднавши пам'ять та обчислення в єдиному напівпровідниковому елементі - мемтранзисторі (memtransistor).
Раніше вчені вже доводили, що всього два мемтранзистори можуть класифікувати AI-завдання, для яких класичній архітектурі потрібно понад 100 транзисторів. Тепер науковці пішли далі та відтворили в кремнії унікальний баланс мозочка.
У нашому мозку нейронні мережі мозочка містять два типи сигналів, які постійно балансують один одного: збудливий (активує дію); гальмівний (блокує її). За звичайних умов вони перебувають у рівновазі, але коли відбувається щось неочікуване, баланс зміщується, сигналізуючи про аномалію.
Щоб відтворити цю динаміку, інженери використали надтонкий двовимірний напівпровідник — дисульфід молібдену (MoS2). Вони сконструювали асиметричну архітектуру транзистора, де один з електродів частково перекриває напівпровідниковий шар через тонкий ізолятор.
Ця невелика зміна в дизайні кардинально змінила фізику проходження струму. Тепер проста зміна полярності (напрямку) напруги миттєво перемикає мемтранзистор між двома режимами: в одному режимі він працює як збудливий синапс (поступово посилює відгук на повторювані сигнали); в іншому - як гальмівний синапс (реагує різко на початку, а потім швидко згасає).
Завдяки цьому чип навчився ігнорувати передбачувані, циклічні сигнали, але миттєво реагувати на будь-які зміни ритму.
Пристрій протестували на записах реальних електрокардіограм пацієнтів із нормальним ритмом та аритмією. Замість того, щоб витрачати енергію на аналіз кожного нормального удару серця, чип просто «пропускав» їх повз увагу. Проте як тільки траплявся збій, пристрій фіксував його за лічені мілісекунди.
«Наш мемтранзистор виявляв нерегулярне серцебиття за частку секунди, ще до того, як цей удар серця встигав закінчитися», - зазначає Герсам. - «Це більш ніж удвічі швидше за традиційний софтверний AI».Наступним кроком науковців стане навчання чипа адаптації: вони хочуть відтворити здатність мозочка «звикати» до нових сигналів, якщо вони повторюються занадто часто, щоб з часом переставати маркувати їх як аномальні.
Дослідження фінансувалося Національним науковим фондом США (NSF).
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| 0 |
|
