Samara Portal Technology, Computers

Самарский портал "Технологии, компьютеры"

Ученые IBM (NYSE: IBM) создали стохастические спайковые нейроны для хранения и обработки данных, используя материалы с фазовым переходом. Эксперимент стал важным шагом на пути развития энергосберегающих, сверхплотных интегрированных нейроморфных технологий для использования в когнитивных вычислениях.

Вдохновившись работой биологического мозга, ученые уже несколько десятилетий размышляли о возможной имитации широчайших вычислительных способностей больших групп нейронов. Однако сделать это с сопоставимыми показателями плотности и энергопотребления биологических систем до настоящего времени было довольно сложно.

«Мы более десяти лет изучали материалы с изменением фазового состояния для приложений памяти и добились замечательного успеха за последние два года, – сказал почетный сотрудник IBM Эвангелос Элефтериу. – За этот период мы открыли и опубликовали новые способы хранения данных, в том числе прогнозируемую память и память на основе фазового перехода, впервые добившись хранения трех бит данных в одной ячейке. Сейчас мы демонстрируем мощные способности искусственных нейронов на основе фазового перехода, которые могут очень быстро и с минимальным расходом энергии выполнять ряд вычислительных операций, таких как выявление корреляции данных и самостоятельное обучение».

Результаты исследования недавно появились на обложке рецензируемого журнала Nature Nanotechnology.

Искусственные нейроны, разработанные учеными IBM в Цюрихе, состоят из материалов с фазовым переходом, включая совместный теллурид германия и сурьмы, который показывает два состояния: аморфное (без четко определенной структуры) и кристаллическое (имеющий структуру). На основе этих материалов создаются перезаписываемые Blu-ray диски. Однако, искусственные нейроны не могут хранить цифровую информацию: они являются аналоговыми приборами, подобно синапсам и нейронам в нашем биологическом мозгу.

В опубликованном эксперименте на искусственные нейроны воздействовали с помощью серии электрических импульсов. Это привело к прогрессивной кристаллизации материала с фазовым переходом и в конце концов заставило нейрон вспыхнуть. В нейронауке эта функция биологических нейронов известна как модель соединения и возбуждения. Этот принцип опирается на вычисления на основе событий и аналогичен тому, как наш мозг формирует реакцию, когда мы, например, дотрагиваемся до горячего предмета.

Благодаря свойству соединения и возбуждения даже один нейрон может помочь в режиме реального времени обнаружить шаблоны и корреляции в потоках, основанных на событиях данных. Например, в интернете вещей сенсоры могут собирать и обрабатывать полученные с периферии массивы погодных данных для формирования оперативных прогнозов. Искусственные нейроны могут также применяться для поиска шаблонов в финансовых транзакциях, что поможет обнаружить несоответствия. Также с их помощью можно использовать данные из социальных сетей для оперативного выявления новых культурных трендов. Кроме того, большие популяции быстрых наноразмерных энергоэффективных нейронов могут использоваться в нейроморфных сопроцессорах с совмещенными памятью и блоками обработки.

Ученые IBM разбили сотни искусственных нейронов на группы и использовали их для отображения быстрых и сложных сигналов. Более того, в результате эксперимента искусственные нейроны смогли выдержать миллиарды циклов переключения, что соответствует работе в течение многих лет при частоте обновлений в 100 Гц. Необходимая для обновления каждого нейрона энергия составляет меньше 5 пикоджоулей, а средняя мощность – меньше 120 микроватт (для сравнения, мощность 60 миллионов микроватт соответствует мощности лампочки в 60 ватт).

 «Группы стохастических нейронов с фазовым переходом в сочетании с другими наноразмерными вычислительными элементами, такими как искусственные синапсы, могут стать ключевым фактором при создании нового поколения высокоплотных нейроморфных вычислительных систем», – сказал Томас Тума, соавтор исследования.

Источник: http://www-03.ibm.com/press/ru/ru/pressrelease/50449.wss

----

Цифровизация 2023: что это такое

Цифровизация 2023: что это такое. Статья Владислава Боярова. 09.03.2023 г.

Галопом по вычислительным Европам. Часть 6. Спецпроцессоры.

Галопом по вычислительным Европам. Часть 6. Спецпроцессоры. Часть 5. Память. Статья Ильи Вайцмана. 15.03.2023 г.

«Домашний компьютер». Конкурс в Самаре.

«Домашний компьютер». Конкурс в Самаре.

Blood, Sweat & Tears, или Кровь, пот и слёзы – часть третья, объединительная

ИТ-Перестройка-2023 от OCS

ИТ-Перестройка-2023 от OCS. Статья Владислава Боярова. 10.03.2023 г.