2D-транзисторы со сверхмалым энергопотреблением способны имитировать мозг саранчи в экспериментах - сверхэффективная технология поможет снизить энергозатраты на искусственный интеллект

Ученые из Индийского технологического института Бомбея и Королевского колледжа Лондона совместно работали над исследованием, направленным на изучение маломощных решений для автономных роботов и транспортных средств, популярность которых растет.

Автономное вождение и движение уже давно являются Святым Граалем для разработчиков и исследователей машинного обучения и искусственного интеллекта, а предотвращение столкновений является ключом к тому, чтобы сделать эту технологию безопасной. С этой целью студенты IITB и Королевского колледжа поставили перед собой задачу создать решение для предотвращения столкновений при чрезвычайно малых затратах мощности.

Ученые обнаружили у саранчи нейрон, отвечающий за предотвращение столкновений. Этот нейрон, получивший название LGMD (детектор движения гигантской дольки), активируется, когда крупные объекты приближаются к саранче, помогая насекомому избежать опасности.

Данный нейрон удалось продублировать учёным с помощью невероятно тонких двумерных транзисторов, которые также производят спайки, аналогичные нейрону саранчи, и при тех же затратах энергии ( менее 100 пикоджоулей). Тонкие и дешевые транзисторы можно было перепрограммировать для поиска различных типов движения и успешного обхода препятствий с высокой степенью точности.

Эти сверхэффективные транзисторы могли бы значительно помочь снизить затраты на энергию для часто неэффективных технологий искусственного интеллекта, которые используются сегодня. Профессор Бипин Раджендран из Королевского колледжа Лондона и соавтор исследования пишет:

«Мы продемонстрировали, что эту импульсную нейронную цепь можно использовать для обнаружения препятствий. Однако схему можно применять и в других нейроморфных приложениях (системах, имитирующих человеческий мозг) , основанных на технологии аналоговых или смешанных сигналов, для которых требуется импульсный нейрон с низкой энергией».

Источник: www.tomshardware.com

Комментарии: