Новый искусственный синапс быстр, эффективен и долговечен

Способность мозга одновременно изучать и запоминать большие объемы информации, при этом требуя небольшого количества энергии, вдохновила целое поле на поиск подобных мозгам — или нейроморфных — компьютеров. Исследователи из Стэнфордского университета и Национальной лаборатории Сандиа ранее разработали одну часть такого компьютера: устройство, которое действует как искусственный синапс, имитируя способ взаимодействия нейронов в мозге.

В документе, опубликованном онлайн журналом Science 25 апреля, команда сообщает, что набор прототипов из девяти таких устройств работал даже лучше, чем ожидалось, по скорости обработки, энергоэффективности, воспроизводимости и долговечности.

Заглядывая вперед, члены команды хотят объединить свой искусственный синапс с традиционной электроникой, что, как они надеются, может стать шагом к поддержке искусственно интеллектуального обучения на небольших устройствах.

«Если у вас есть система памяти, которая может учиться с энергоэффективностью и скоростью, которые мы представили, то вы можете поместить это в смартфон или ноутбук», — сказал Скотт Кин, соавтор статьи и аспирант в лаборатория Альберто Сальео, профессора материаловедения и инженерии в Стэнфорде, который является со-старшим автором. «Это открыло бы доступ к возможности обучать наши собственные сети и решать проблемы локально на наших собственных устройствах, не полагаясь на передачу данных».

Плохая батарея, хороший синапс

Искусственный синапс команды подобен батарее, модифицированной таким образом, чтобы исследователи могли набирать или уменьшать поток электричества между двумя терминалами. Этот поток электричества подражает тому, как обучение связано с мозгом. Это особенно эффективный дизайн, потому что обработка данных и хранение в памяти происходят в одно действие, а не в более традиционной компьютерной системе, где данные сначала обрабатываются, а затем перемещаются в хранилище.

Просмотр того, как эти устройства работают в массиве, является важным шагом, поскольку позволяет исследователям программировать несколько искусственных синапсов одновременно. Это гораздо меньше времени, чем программирование каждого синапса один за другим, и сравнимо с тем, как на самом деле работает мозг.

В предыдущих тестах более ранней версии этого устройства исследователи обнаружили, что их обработка и действия с памятью требуют примерно на одну десятую часть энергии, необходимой современной вычислительной системе для выполнения конкретных задач. Тем не менее, исследователи обеспокоены тем, что сумма всех этих устройств, работающих вместе в больших массивах, может рискнуть потреблять слишком много энергии. Таким образом, они переоборудовали каждое устройство, чтобы проводить меньше электрического тока — что делает их намного хуже батарей, но делает массив еще более энергоэффективным.

Массив 3 на 3 основывался на устройстве второго типа — разработанном Джошуа Янгом из Массачусетского университета, Амхерст, который является соавтором статьи, — которое служит переключателем для программирования синапсов в массиве.

«Для подключения всех компонентов потребовалось немало усилий по устранению неисправностей и много проводов. Мы должны были убедиться, что все компоненты массива работали согласованно», — сказал Армантас Мелианас, научный сотрудник лаборатории Salleo. «Но когда мы увидели, что все зажглось, это было похоже на рождественскую елку. Это был самый волнующий момент».

Во время тестирования массив превзошел ожидания исследователей. Он работал с такой скоростью, что команда предсказывает, что следующую версию этих устройств нужно будет тестировать с помощью специальной высокоскоростной электроники. После измерения высокой энергоэффективности в массиве 3 на 3, исследователи запустили компьютерное моделирование большего массива синапсов 1024 на 1024 и оценили, что он может питаться от тех же батарей, которые в настоящее время используются в смартфонах или небольших беспилотных летательных аппаратах. Исследователи также смогли переключать устройства более миллиарда раз — еще одно свидетельство его скорости — без видимого ухудшения его поведения.

«Оказывается, что полимерные устройства, если вы хорошо к ним относитесь, могут быть такими же устойчивыми, как и традиционные аналоги из силикона. Это, пожалуй, самый удивительный аспект с моей точки зрения», — сказал Саллео. «Для меня это меняет то, как я отношусь к этим полимерным устройствам с точки зрения надежности и того, как мы можем их использовать».

Комната для творчества

Исследователи еще не представили свой массив для испытаний, которые определяют, насколько хорошо он учится, но это то, что они планируют изучить. Команда также хочет увидеть, как их устройство выдерживает различные условия — например, высокие температуры — и работать над интеграцией его с электроникой. Осталось ответить на многие фундаментальные вопросы, которые могли бы помочь исследователям понять, почему их устройство работает так хорошо.

«Мы надеемся, что больше людей начнут работать над этим типом устройства, потому что не так много групп, занимающихся этой конкретной архитектурой, но мы считаем, что это очень многообещающе», — сказал Мелианас. «Все еще есть много возможностей для совершенствования и творчества. Мы едва касались поверхности».