Команда исследователей из Университета Стоуни Брук и Университета Калифорнии в Санта-Барбаре создала нейрочип, в котором пары мемристоров имитируют работу синапсов. Авторам в первый раз удалось объединить их с транзисторами в рамках отработанной КМОП-технологии.

Мемристоры занимательны тем, что разрешают правильнее имитировать кое-какие связей и свойства нейронов между ними. В частности, инертность и лабильность. Первое снабжает изменение направления импульсов в зависимости от их частоты и текущего состояния нервной совокупности.

Второе – свойство нервных клеток запоминать прошлые состояния и реагировать на любой новый импульс в зависимости от собственного предшествующего состояния.

Смотрите кроме этого: Прототип Machine покажется в следующем году, но без мемристоров

Прототип футуристичного компьютера HP называющиеся The Machine в 2016 году будет доступен для партнёров, так что они смогут тестировать ПО для него. Стойка с 2500 ядрами CPU и 320 терабайт оперативной памяти — это то, что партнёры возьмут на начальной стадии, сообщил технический директор HP Labs Мартин Финк (Martin Fink) на конференции HP Discover, которая прошла на этой неделе. Это в 20 раза больше, чем в самом замечательном сервере.Корпорация HP рассчитывает произвести настоящую революцию на рынке IT.

Мемристоры в проектах разработки ИИ (изображение: repository.kaust.edu.sa).

В целом поведение пары нейронов постоянно зависит от многих условий, прошедших в недавнем и отдалённом прошлом. Хорошие радиотехнические элементы непригодны для воссоздания этих особенностей, поскольку их поведение по большей части определяется текущими параметрами тока. Исходя из этого моделирование кроме того малой группы нейронов требует мощности суперкомпьютера с миллиардами микротранзисторов.

У мемристоров сопротивление в любой момент времени непостоянно и зависит от силы протекавшего ранее тока. Чем больше она была, тем ниже делается сопротивление на какое-то время. Но оно не падает до нуля и сохраняется кроме того по окончании того, как ток перестаёт через них протекать, что делает мемристоры одним из вариантов физической реализации энергонезависимой памяти.

Модуль памяти на мемристорах (фото: North Carolina State University).

В современных физических моделях нервной ткани мемристоры разрешают правильнее имитировать процессы в синапсах, воссоздавая темперамент связи между нейронами. Классические элементы (транзисторы, диоды, резисторы) наряду с этим осуществляют контроль неспециализированную логику работы нейронов.

К сожалению, объединить мемристоры и транзисторы в рамках единой разработке CMOS до сих пор не представлялось вероятным. Через чур низкой получалась плотность размещения элементов, либо же свойства мемристоров появились совсем непредсказуемыми. Похоже, сейчас эти неприятности удалось решить объединённой группе исследователей двух университетов.

Базисные элементы электронных схем

(изображение: repository.kaust.edu.sa)

В собственной работе авторы применяли для создания мемристора комбинацию из оксида алюминия и диоксида титана. Толщина слоя первого материала характеризует сложность производства и главные электрические параметры, а второго – его долговечность и механическую прочность. Пробуя отыскать оптимальную конфигурацию мемристора, они последовательно выбирали в серии опытов различную толщину слоя каждого материала в диапазоне от 5 до 100 нм.

Благодаря такому усердному труду, по КМОП-технологии удалось изготовить нейрочип, в узлах пространственной решётки (точках пересечения цепей) которого находятся мемристоры. Он был научен распознавать три буквы латинского алфавита (V, N, Z), и снижал процент неточностей по окончании каждой демонстраций множества знаков. В итоге оказавшаяся нейросеть появилась в состоянии удачно идентифицировать все три знака, обрабатывая солидную часть вычислений посредством мемристоров.

Схема размещения мемристоров в нейрочипе (изображение: M. Prezioso et al.).

До тех пор пока созданный нейрочип – всего лишь демонстрация концепции. Он достаточно примитивен по собственной структуре и содержит сетку из 12?12 мемристоров.

Но сама методика выглядит очень перспективно, потому, что разрешает выполнить лёгкое масштабирование.

Один из критиков – Роберт Ленгенштейн (Robert Legenstein) из технического университета Граца, считает, что она уже в ближайщее время поменяет всю компьютерную отрасль.

Остаётся множество прикладных задач, каковые нейронные сети решают значительно действеннее, чем классические счётные автомобили. Особенно, в случае если сравнивать их по затратам энергии. Ленгенштейн уверен в том, что кроме того при применении технологического процесса 30 нм, в нейрочипе площадью один квадратный сантиметр и потребляемой мощностью около ватта возможно будет поместить функциональный аналог 25 млн нейронов, любой из которых будет содержать по 10 тысяч синапсов.

Цифры звучат большие, но направляться осознавать, что обращение вовсе не идёт о моделировании мозга. В проекте Human Brain до сих пор пробуют имитировать работу пары нейронных колонок на суперкомпьютере ценой в миллиард евро. Нейрочип не составит большого труда выполнять конкретные узкоспециализированные функции, применяя для ускорения работы кое-какие особенности организации нервной ткани.

В этом и содержится сила «не сильный ИИ».

Создатель: Андрей Васильков

Случайная статья:

• Как стать звукоинженером: советы профессионалов
• 3G в одессе: 100 тысяч абонентов «киевстара» и покрытие в аэропорту от «мтс украина»

025. Малый ШАД — Нейросети на основе мемристоров для реализации ИИ — Алексей Заболоцкий

Похожие статьи:

• Lockheed martin t4 и другие попытки создать солнце на земле

  Кроме коллектива интернационального проекта ITER, задачу управляемого термоядерного синтеза пробуют решить научные группы и отдельные компании. Среди…

• Роботы среди нас: как создать интеллектуального помощника по дому

  Сравнительно не так давно я была на одной выставке и “познакомилась” в том месте с весьма милым роботом. Он поболтал со мной о погоде, поведал мало о…

• Создан графеновый сенсор, видящий в ик-диапазоне при комнатной температуре

  Сегодняшние устройства, трудящиеся со средней и дальней частью инфракрасного диапазона, требуют охлаждения до низких температур, при которых воздушное…