Искусственные синапсы восполняют пробелы для более сложных компьютерных чипов

Прямо сейчас, читая эти строки, вы используете самый мощный компьютер на свете - человеческий мозг. Это сверхэффективное вычислительное устройство естественного происхождения на очень сложных и тяжелых задачах, таких, как распознавание изображений, речи и жестов, демонстрирует столь высокие результаты, до которых очень далеко даже самым мощным компьютерам, созданным людьми. Именно поэтому ученые пытаются создать вычислительную систему, содержащую сети из искусственных нейронов и синапсов, которая работает столь же эффективно, как мозг. И недавно, исследователи из Массачусетского технологического института разработали новый тип искусственного синапса, который более точно подражает своему живому прототипу и обладает рядом преимуществ по сравнению с искусственными синапсами других типов.

Огромная мощь нашего мозга является следствием его возможностей по хранению информации и параллельному вычислению большого количества операций одновременно. Эти возможности обеспечивается приблизительно 100 миллиардами нервных клеток, нейронов, соединенных друг с другом приблизительно 100 триллионами нервных связей, синапсами. Искусственные нейронные сети подражают работе головного мозга, эмулируя работу нейронов и синапсов на программном уровне, что требует достаточно больших затрат вычислительных ресурсов. Революцию в области нейроморфных вычислений могут произвести так называемые нейроморфные процессоры, аппаратная структура построена на основе электронных аналогов нейронов и синапсов. Самым мощным современным нейроморфным суперкомпьютером является система TrueNorth компании IBM, а компания Intel не так давно представила свой вариант нейроморфного процессора Loihi, предназначенного для исследований в первую очередь.

В имеющихся нейроморфных процессорах электронные синапсы изготовлены из слоев аморфных материалов, зажатыми между металлическими токопроводящими слоями двух соседних электронных нейронов. При приложении электрического потенциала через аморфный слой синапса начинает течь ток, обусловленный ионной проводимостью. Однако, аморфная природа материала электронного синапса сама по себе является проблемой, в этом материале могут возникать спонтанные дефекты, которые служат препятствием движению ионов и заставляют их двигаться в направлениях, отличных от требующегося.

Для решения этой проблемы исследователи из Массачусетского технологического института разработали новую структуру электронного синапса, который создается на основании из прозрачного кристаллического кремния. На этом основании выращивается более толстый слой из соединения германия-кремния. У обоих материалов присутствует схожая структура кристаллической решетки и за счет некоторых физических эффектов в этом материале возникает прямой и узкий ионный канал.

Исследователи создали первый опытный образец простейшего нейроморфного чипа, совместив новые синапсы, шириной около 25 нанометров, с нейронами на основе соединений титана, золота, серебра и палладия. Проверка характеристик массива созданных синапсов выявила 4-процентный разброс значения проходящего через них электрического тока. А отдельный синапс, проверенный в ходе 700 последовательных циклов, продемонстрировал разброс параметров, не превышающий одного процента. "Эти искусственные синапсы являются самыми однородными и стабильными устройствами, созданными для использования в аппаратных искусственных нейронных сетях" - пишут исследователи.

Функционирование новых синапсов было проверено при помощи простейшей трехслойной нейронной сети. В качестве обучения через эту сеть было пропущено около десятка тысяч образцов почерка, после этого система смогла распознать 95 процентов образцов рукописного текста, написанного произвольным почерком. Отметим, что более мощные системы коммерческого класса демонстрируют точность в 97 процентов и, согласитесь, 95 процентов - это совсем неплохо для опытной системы, имеющей весьма ограниченные возможности.

Сейчас исследователи работают над разработкой универсального нейроморфного чипа, способного быстро и эффективно выполнять задачи подобного рода. "В конечном счете мы хотим получить чип, размером с ноготь, способный заменить большой суперкомпьютер на задачах определенного вида" - пишут исследователи, - "То, что мы только что сделали, является хорошей стартовой площадкой для достижения такой цели".

Источник: www.qrz.ru

Комментарии: