Dodano: 25 sierpnia 2022r.

Badacze opracowali sztuczną synapsę milion razy szybszą od naturalnej

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.

Badacze opracowali sztuczną synapsę milion razy szybszą od naturalnej

 

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