Аналитические материалы про экономику, макроэкономику, геополитику, глобальные рынки, экономический foresight - ООО «ФОРУМ»
Аналитические материалы про экономику, макроэкономику, геополитику, глобальные рынки, экономический foresight - ООО «ФОРУМ»

Нейроморфные системы: новая основа для Искусственного интеллекта

нс

.

В журнале Russian Microelectronics вышел обзор по теме нейроморфных систем. Ученые из МФТИ и Физико-технологического института имени К. А. Валиева РАН провели анализ современных технологий в сфере микроэлектроники.

Современные компьютеры работают на основе архитектуры Джона фон Неймана. В таких архитектурах у компьютеров есть процессор, который запускает программы, и память, которая хранит нужную информацию для этих программ. Однако это не единственный возможный способ организации вычислительных систем. Существуют нейроморфные архитектуры, которые имитируют работу биологических нейронов в мозге. В таких системах информация хранится и обрабатывается распределенно, выполнение программ и хранение данных для их работы происходит в узлах сети. Для того чтобы реализовать нейроморфные архитектуры, необходимо создать системы микроэлектроники и алгоритмы их обучения. 

В мозге человека и животных нервные клетки передают друг другу информацию с помощью электрического заряда и химических молекул. Клетки связаны между собой синапсом — это такое специальное место между двумя нейронами, через которое происходит передача сигнала. Чтобы промоделировать такой биологический процесс и сделать из этого компьютер, в качестве синапсов используют мемристоры — компоненты электрической цепи, которые могут изменять свое сопротивление в зависимости от поданного электрического тока и частоты его подачи. Вместо нейронов в нейроморфных архитектурах используют чипы. Мемристоры передают сигнал между чипами и адаптируют свое сопротивление для передачи информации, тем самым улучшая собственную проводимость. Например, если нейроморфная сеть распознает картинки, то при частой активации одних и тех же картинок пары чипов постоянно активируются, мемристоры запоминают возникшую связь, уменьшают свое сопротивление, и распознавание объекта становится быстрее и точнее. 

 

.

Нейроморфные архитектуры за счет распределенности вычислений и памяти требуют гораздо меньше ресурсов, чем обычные компьютерные системы. Но и они не лишены определенных недостатков. Авторы описывают основные проблемы, с которыми сейчас работают разработчики нейроморфных систем, — это электромагнитные помехи и задержки передачи информации от близких элементов сети. Из-за этих ограничений нейроморфные архитектуры тяжело изменять в размере. Еще одной проблемой для них становится необходимость встраивания периферийных элементов, например регистров ввода и вывода информации. Такие элементы забирают на себя почти 60% всей энергии, которую потребляет нейроморфная система. 

В области нейроморфных вычислений развитие сейчас только начинается — большинство языков программирования и технологий пока что адаптированы только для компьютеров фон Неймана. Однако у нейроморфных систем есть перспективы для ускорения многих вычислительных процессов, в том числе в сфере построения систем искусственного интеллекта, если удастся решить главную проблему помех и энергии.

Читать на сайте »