Разработан биоморфный нейропроцессор
|
Ученые Тюменского государственного университета представили мировому научному сообществу разработку не имеющего аналогов биоморфного нейропроцессора на основе нового компонента наноэлектроники — комбинированного мемристорно-диодного кроссбара, сообщает пресс-служба ТюмГУ. Результаты исследования опубликованы в Microelectronic journal. |
Существующие нейропроцессоры, по словам ученых ТюмГУ, предназначены для аппаратного ускорения расчетов в искусственных нейронных сетях на простых нейронах и обеспечивают работу компьютерного зрения, машинного обучения и других систем со слабым искусственным интеллектом (ИИ). Обработка информации и принятие решений в таких процессорах происходит путем выбора наиболее правдоподобного решения на основе ранее заложенных ассоциаций. |
Нейропроцессор, разработанный в ТюмГУ, по утверждению его создателей, способен генерировать новые ассоциации (новое знание) по биологически подобному механизму, что позволяет говорить о возможном переходе от слабого к сильному искусственному интеллекту. Под сильным ИИ подразумевается способность осмысливать новое знание. По сообщению ТюмГУ, биоморфный нейропроцессор реализует импульсную аппаратную нейросеть на основе развитой электрической и оригинальной программной (Neural Computing and Applications) биоморфных моделей нейрона. Авторы заявляют, что их процессор способен, кроме решения традиционных задач обработки информации, воспроизводить работу кортикальной колонки мозга. |
"В отличие от существующих нейропроцессоров с простыми нейронами, представленный нами биоморфный нейропроцессор дает возможность принимать решения не только на основе заранее заложенных ассоциаций, но и на основе новых ассоциаций, формируемых в процессе обработки сигналов в динамично меняющихся условиях" — объяснил профессор кафедры прикладной и технической физики ТюмГУ Сергей Удовиченко. |
По словам профессора, нейропроцессор, по-существу — основа уникальной системы нового поколения, являющейся носителем искусственного интеллекта. На разработанном специализированном аппаратном средстве могут быть решены технические задачи — увеличение быстродействия и энергоэффективности расчетов по сравнению с существующими сегодня вычислительными средствами (персональными компьютерами, серверами и суперкомпьютерами). |
Эффект достигается за счет применения смешанных аналогово-цифровых вычислений, в том числе с помощью биполярных мемристоров, интегрированных в комбинированные мемристорно-диодные кроссбары. На сегодняшний день ученые ТюмГУ успешно продемонстрировали обработку информации в изготовленных мемристорно-диодных кроссбарах — взвешивание, сложение и маршрутизацию импульсов, а также ассоциативное самообучение и генерацию новых ассоциаций. До сих пор ассоциативное самообучение демонстрировалось только в аппаратных нейросетях, построенных на дискретных мемристорах. В настоящий момент исследовательская группа продолжает аппаратное тестирование новой системы. По расчетам ученых, запуск уникального нейропроцессора в мелкосерийное производство будет возможен уже к 2025 году. Исследования поддержаны грантами РФФИ № 19-07-00272 и № 19-37-90030. |
Источник |
При использовании материалов с сайта активная ссылка на него обязательна
|