Созданы самые похожие на живые искусственные нейроны
Быстрое развитие искусственного интеллекта и систем машинного обучения порождает спрос на новое аппаратное обеспечение — более производительное и энергоэффективное. Поскольку алгоритмы машинного обучения черпают вдохновение в биологических нейронных сетях, то и в поисках технологических решений инженеры обращаются к архитектуре и функционированию человеческого мозга.
Эти компоненты, работающие по принципу клеток мозга, вполне заслуженно называются искусственными нейронами. Так же, как и живые, они соединены друг с другом динамическими связями, которые со временем ослабевают или усиливаются. Этот процесс напоминает синаптическую пластичность — способность мозга адаптироваться с течением времени в ответ на опыт и обучение. Эмуляция синаптической пластичности «в железе» — самый перспективный путь развития искусственных нейросетей, которые могли бы если не догнать естественные, то хотя бы приблизиться к ним по основным показателям.
В Фуданьском университете разработали устройство, которое имитирует адаптивность биологических нейронов лучше, чем другие их электронные аналоги. Новый искусственный нейрон, описанный в журнале Nature Electronics, сочетает ультратонкий полупроводниковый монослой дисульфида молибдена MoS₂ с динамической памятью с произвольным доступом DRAM.
«Нейроморфное оборудование, которое точно имитирует разнообразное поведение нейронов, может быть полезным для разработки интеллекта на периферийных устройствах. Оборудование, включающее синаптическую пластичность — адаптивные изменения, которые усиливают или ослабляют синаптические связи, — уже исследовалось, но для воспроизведения полного спектра процессов обучения и памяти требуется взаимодействие нескольких механизмов пластичности, включая внутреннюю пластичность. Мы показываем, что нейрон с пороговой интеграцией может быть создан путем сочетания на одной пластине динамической оперативной памяти и инвертора на пленках дисульфида молибдена мономолекулярной толщины», — сообщают авторы.
Таким образом, в основе новинки лежат два ключевых компонента — DRAM и инвертор, и оба они работают схожим с живыми нейронами образом.
- DRAM — это ячейки памяти, которые хранят данные в виде электрического заряда в конденсаторах. Величина этого заряда может модулироваться для имитации изменений электрического заряда на мембране биологических нейронов, которые в конечном итоге определяют, будут ли они активироваться или нет.
- Инвертор, в свою очередь, представляет собой электронный вентиль, который преобразует входной сигнал из высокого уровня в низкий и наоборот. В искусственном нейроне эта схема позволяет генерировать всплески электричества, подобные тем, которые наблюдаются в биологических нейронах при их активации.
«В системе напряжение в конденсаторе динамической памяти с произвольным доступом — то есть мембранный потенциал нейрона — может модулироваться для имитации внутренней пластичности. Модуль также может имитировать фотопическую и скотопическую адаптацию зрительной системы человека, динамически регулируя свою светочувствительность», — объясняется в статье.
Чтобы выяснить потенциал своей разработки, исследователи изготовили несколько таких нейронов и собрали их в сетку 3×3. Они протестировали способность этого массива адаптировать свои реакции на входные данные в зависимости от падающего света — то есть сымитировали работу человеческого зрения в различных условиях освещения. Наконец, они использовали свою систему для запуска модели распознавания изображений и оценили ее производительность.
Разработанный китайскими учеными искусственный нейрон показал себя очень перспективным, особенно для реализации энергоэффективных моделей компьютерного зрения и распознавания изображений. В будущем исследователи рассчитывают построить новые вычислительные системы, вдохновленные природой, на основе своего детища, чтобы проверить его на других задачах.