Новые нейроморфные процессоры приближают компьютеры к возможностям человеческого мозга

Международная команда ученых разработала концепцию вычислений, основанную на принципах человеческого зрения. Модель может сделать будущий искусственный интеллект намного более компактным и эффективным.
Новые нейроморфные процессоры приближают компьютеры к возможностям человеческого мозга
Глаз робота. https://ru.freepik.com/premium-photo/robot-s-eye-fills-the-frame-generative-ai_47600521.htm
Ученые считают, что в будущем машины должны не только быстро и точно следовать алгоритмам, но и функционировать разумно, другими словами стать подобными человеческому мозгу.

Органы чувств человека преобразуют входную информацию — свет или запах — в сигнал, который мозг обрабатывает. Сигнал передается через множество нейронов, соединенных еще большим количеством синапсов. Способность мозга к обучению, а именно к преобразованию синапсов, в сочетании с огромным количеством нейронов позволяет человеку обрабатывать очень сложные внешние сигналы и быстро формировать на них ответную реакцию.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Исследователи пытаются имитировать принцип передачи информации и обучения сигналов с помощью сложных нейроморфных компьютерных систем. Эти системы подобны нейробиологическим структурам нервной системы человека. Однако современные технологии еще бесконечно далеки от достижения сопоставимой плотности и эффективности информации.

Резервуарные вычисления

Общая схема работы нового нейроморфного процессора
Общая схема работы нового нейроморфного процессора
https://www.nature.com/articles/s41467-023-43891-y/figures/1
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Одним из подходов, предназначенных для улучшения нейроморфных систем, является среда резервуарных вычислений. Здесь входные сигналы отображаются в многомерное пространство, известное как резервуар. Резервуар не обучается, но ускоряет распознавание с помощью упрощенной искусственной нейронной сети. Это приводит к значительному сокращению вычислительных ресурсов и времени обучения.

Типичным примером естественных резервуарных вычислений является человеческое зрение: в глазу визуальная информация предварительно обрабатывается сотнями миллионов фоторецепторов сетчатки и преобразуется в электрические сигналы, которые передаются зрительным нервом в мозг. Этот процесс значительно уменьшает объем данных, обрабатываемых зрительной корой головного мозга.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Современные компьютерные системы могут имитировать функции резервуара при работе с оцифрованными сигналами. Однако фундаментальный прорыв будет достигнут, когда резервуарные вычисления будут обрабатывать аналоговые сигналы естественной физической системы, как это происходит в человеческом зрении.

Фононы и магноны

Фононы. Это своего рода стоячие волны различной частоты, которые можно рассматривать как частицы
Фононы. Это своего рода стоячие волны различной частоты, которые можно рассматривать как частицы
DALLE-3
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Международная команда исследователей разработала новую концепцию, которая значительно приближает такие прорывы.

Концепция предполагает резервуар на основе акустических волн (фононов) и спиновых волн (магнонов), смешанных на чипе размером 25x100x1 кубический микрон. Чип состоит из многомодового акустического волновода, по которому может передаваться множество различных акустических волн и покрыт узорчатой магнитной пленкой толщиной 0,1 микрона.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Информация поступает на чип в виде последовательности ультракоротких лазерных импульсов. Перед распознаванием она преобразуется в распространяющийся фонон-магнонный волновой пакет. Короткая длина волн позволяет добиться высокой плотности информации и уверенно распознавать визуальные формы, нарисованные лазером, на удивительно небольшой площади — менее одного фотопикселя.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Профессор Университета Лафборо, соавтор работы Сергей Савельев подчеркивает схожесть работы нейропроцессора с функциональностью человеческого мозга: «Функциональность разработанного резервуара основана на интерференции и смешении оптически генерируемых волн, что очень похоже на недавно созданный резервуар, описывающий механизм обработки информации в биологической коре головного мозга».

Соавтор работы доктор Алексей Щербаков, возглавлявший проект в Техническом университете Дортмунда, говорит: «Наша концепция очень перспективна, поскольку она основана на преобразовании входного сигнала в высокочастотные акустические волны, как это происходит в современных устройствах беспроводной связи. Кто знает, возможно, через пару лет ваш мобильный телефон поможет вам принимать не только визуальные сигналы, но и очень человечные решения»