Разработчики из компании IBM создали первые в мире стохастические нейроны с фазовым переходом, |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-08-05 01:20 Разработчики из компании IBM создали первые в мире стохастические нейроны с фазовым переходом, что сулит нам создание нейроморфического чипа, который позволит значительно ускорить вычисления и обработку информации. О попытках создать подобную технологию сообщалось еще в 2012 году, но тогда этим вопросом занималась корпорация Intel. Спустя четыре года уже разработчики из IBM смогли добиться результатов в данной области. Чем же принципиально отличается чип из стохастических нейронов с фазовым переходом от классического кремниевого? Фазовый переход в термодинамике - переход вещества из одной термодинамической фазы в другую при изменении внешних условий. Фактически, создание стохастического нейрона с фазовым переходом позволит создать искусственную модель такой биологической системы, как мозг. Соответствующее исследование было получено журналом Nature еще в мае 2015 года, а опубликовано в апреле 2016. Как и свой биологический собрат, искусственный нейрон от IBM имеет то же строение. В нем присутствуют дендриты (входы), мембрана (липидный бислой), ядро и аксон (выход). Отличительной особенностью искусственного нейрона является его нейрональная мембрана. В реальном нейроне это липидный бислой, который, по факту, работает как резистор и конденсатор: сигнал пропускается только при накапливании достаточного заряда на дендрите, что приводит к всплеску генерации заряда и прохождению сигнала далее - к другим нейронам. Фазовый переход в искусственном нейроне важен тем, что с его помощью ученые и инженеры смогут добиться эмуляции познавательного процесса обучения, присущего реальному биологическому мозгу. Фактически, данная разработка может активно использоваться в уже существующих проектах нейросетей для проведения обучения сети и когнитивных вычислений, что значительно ускорит процесс обработки информации, например, анализ данных в сети Интернет. В нейроне производства IBM мембрана заменена на сплав германия, сурьмы и теллура (GeSbTe или GST). GST уже ранее использовался в производстве перезаписываемых компакт-дисков по причине того, что подвержен фазовому переходу. Это означает, что он успешно может существовать в двух различных состояниях (кристаллическом и аморфном) и легко переключается между ними при поступлении тепла, что косвенно подтверждается перезаписываемыми RW-дисками. В случае с GST материал имеет принципиально различные свойства в зависимости от своей фазы. В кристаллической - это проводник, в аморфной - изолятор. Особое внимание также уделялось и стохастичности в работе чипа. Ученые предположили, что успешная длительная работа нашего мозга при несравненно меньших напряжениях электромагнитных импульсов в сравнении с искусственными нейронными сетями обеспечивается за счет образования случайных связей между нейронами. Именно эта «случайность» и была реализована инженерами IBM в новой технологии благодаря, в том числе, и использованию в технологии материалов, подверженных фазовому переходу, а именно GST. В состоянии покоя оболочка искусственных нейронов находится в аморфном состоянии. При подаче сигнала (разряда) она начинает кристаллизоваться, что в итоге делает нейрон из изолятора проводником. После прохождения сигнала нейрон проходит через «сброс», т.е. его мембрана возвращается в свое аморфное состояние. Где же здесь стохастичность, присущая живым организмам из-за шумов, окружающей среды и прочего? Стохастичность вознакает на этапе обратной аморфизации после кристаллизации оболочки. Для каждого нейрона время возвращения к исходному состоянию и итоговая аморфность мембраны всегда разная, что и приводит к созданию примерно той же степени «случайности» в их работе, что и у биологических аналогов. Именно поэтому инженеры не могут точно предугадать, какие конкретно нейроны будут готовы в нужный момент и задействованы в передаче информации. Инженеры IBM уже собрали 5 кубиков 10 на 10 нейронов и объединили их в сеть из 500 штук. Этот блок показал то же поведение в плане популяционного кодирования, что и биологические нейроны, а также обошел ограничения для обработки цифровых сигналов сформулированные в теореме Котельникова. Художественная интерпретация внешнего вида стохастического нейрона от IBM Источник: www.nanonewsnet.ru Комментарии: |
|