Przejdź do treści

Badacze opracowali sztuczną synapsę milion razy szybszą od naturalnej

Spis treści

Multidyscyplinarny zespół badaczy z MIT opracował sztuczną synapsę, która może funkcjonować około milion razy szybciej niż synapsy w ludzkim mózgu. Może ona znaleźć zastosowanie do budowy analogowych sieci neuronowych, opartych na strukturze zaprojektowanej tak, aby naśladować ludzki mózg.

Często zastanawiamy się czy przyjdzie taki moment, w którym sztuczna inteligencja rzuci wyzwanie naszej. Ostatnio poczyniono w tym kierunku znaczący postęp. Naukowcom udało się bowiem stworzyć sztuczne odpowiedniki synaps, które są znacząco szybsze od tych biologicznych.

W dużym uproszczeniu podstawą pracy naszego mózgu są neurony i synapsy, czyli połączenia między neuronami. Jeden neuron łączy się z drugim właśnie poprzez synapsę. Dobre połączenie między neuronami powoduje, że informacje między nimi w mózgu są przekazywane sprawnie. Jednocześnie, kiedy informacja przepływa przez synapsy regularnie, to automatycznie je zmienia, dzięki czemu potrafimy zapamiętywać i uczyć się. Im bardziej synapsa jest stymulowana, tym połączenie jest silniejsze, a zdolność uczenie się i zapamiętywania jest większa.

Chociaż nie jesteśmy jeszcze nawet blisko odtworzenia złożoności i zawiłości ludzkiego mózgu, naukowcy robią postępy na tym polu, zwłaszcza jeśli chodzi o pewne dedykowane urządzenia, takie jak nowo opracowany programowalny rezystor, który jest kluczowym elementem w analogowym uczeniu głębokim. Powtarzając macierze programowalnych rezystorów w złożonych warstwach, naukowcy mogą stworzyć sieć analogowych sztucznych neuronów i synaps, które wykonują obliczenia tak jak cyfrowa sieć neuronowa.

Opis i rezultaty badań naukowców z MIT ukazały się na łamach pisma „Science” (DOI: 10.1126/science.abp8064).

Nowa konstrukcja oraz nowy materiał

Programowalne rezystory są tak jak tranzystory w przypadku procesorów. Przy pomocy takich rezystorów, których wymiary podawane są w nanometrach, możliwe jest stworzenie ich sieci przypominających sztuczne neurony i synapsy poprzez powtarzanie ich szeregów w złożonych warstwach. Przypomina to trochę szachownicę. Uzyskujemy w ten sposób coś w rodzaju analogowej sieci neuronowej, którą z kolei można „wytrenować” w celu wykonywania bardziej złożonych operacji.

W procesie produkcji w charakterze elektrolitu uczeni zastosowali materiał nieorganiczny, który pozwala na zwiększenie prędkości tych procesów nawet milion razy w porównaniu do poprzednich wersji, co jednocześnie oznacza, że te ulepszone sztuczne połączenia nerwowe zachodzą milion razy szybciej, niż analogiczne procesy w ludzkim mózgu. Przy okazji ten nowy materiał sprawił, że rezystory w nowszej wersji są o wiele bardziej energooszczędne.

Materiałem tym jest szkło fosfokrzemianowe (phosphosilicate glass – PSG). Aby stworzyć PSG do silikonu dodawana jest niewielka ilość fosforu. Robi się to w celu nadania mu specjalnych właściwości dla przewodnictwa protonowego. Sądzono, że ulepszone PSG będzie w stanie zapewnić wysokie przewodnictwo w temperaturze pokojowej bez udziału wody – i zostało to potwierdzone.

Potencjalne korzyści

W jaki jednak dokładnie sposób możliwe jest uzyskiwanie aż takich prędkości? Otóż w całym procesie protony są elektrochemicznie umieszczane w izolującym tlenku w celu modulowania przewodnictwa elektrycznego. Urządzenia, z którymi pracuje się w MIT.nano są niezwykle cienkie, a przy pomocy silnego pola elektromagnetycznego można przyśpieszyć te protony tak, że uzyskujemy w ten sposób możliwość wykonywania przez te urządzenia operacji wręcz w nanosekundach.

Porównajmy to do możliwości komórek biologicznych. Z powodu ograniczeń, jakie niesie ze sobą woda, potencjał operacji wykonywanych przez takie komórki mieści się „aż” w milisekundach. Sztuczne synapsy nie mają takich ograniczeń. Prędkość protonów zależy tutaj od mocy zastosowanego pola magnetycznego, którym oddziałuje się na te cząstki poprzez szklaną ściankę o nanoskalowej grubości, która przy tym jest na tyle odporna, że nie ulega uszkodzeniu.

Nie ulega wątpliwości, że rozwiązanie opracowane przez naukowców z MIT radykalnie wpłynie na perspektywy sztucznej inteligencji. Przede wszystkim stworzy to nowe możliwości w zakresie szeroko rozumianego głębokiego uczenia, które jest gałęzią uczenia maszynowego bazującego na sieciach neuronowych naśladujących funkcjonowanie ludzkiego mózgu. W odniesieniu do istniejących obecnie sieci jeden z naukowców wręcz stwierdził, że będzie to nie tyle nowy samochód, co statek kosmiczny. Ulepszona sztuczna inteligencja znajdzie szerokie zastosowanie, np. przy produkcji autonomicznych pojazdów, obrazowaniu w medycynie czy nawet wykrywaniu oszustw.

Źródło: MIT, fot. Ella Maru Studio/ Murat Onen/ MIT

Udostępnij:

lub:

Podobne artykuły

Ekspert: w SI dzieje się rewolucja

Robot uczy się tańczyć walca naśladując ruchy ludzi

Termometr poogda

GenCast od Google DeepMind przewiduje pogodę dokładniej niż wiodący system

Wyróżnione artykuły

Popularne artykuły