Исследователи из Инженерной школы Витерби и Школы передовых вычислений Университета Южной Калифорнии создали искусственные нейроны, которые физически воспроизводят электрохимическое поведение настоящих нервных клеток. Эта разработка может стать шагом к созданию энергоэффективных систем, работающих по принципам мозга, и приблизить человечество к настоящему искусственному интеллекту.
Как работает новый нейрон
В отличие от существующих нейроморфных чипов, которые только симулируют активность мозга с помощью цифровых алгоритмов, нейроны USC вычисляют с помощью реальных химических и электрических процессов. Иными словами, они не просто копируют функции мозга, а действительно действуют как его живые аналоги.
Руководитель проекта, профессор Джошуа Ян, возглавляющий Центр нейроморфных вычислений USC, и его команда создали новый тип искусственного нейрона на основе так называемого диффузионного мемристора. Если традиционные микросхемы оперируют движением электронов, то их изобретение использует движение атомов для обработки информации.
В человеческом мозге нейроны передают сигналы с помощью комбинации электрических и химических процессов: электрический импульс превращается в химический на синапсе и снова в электрический при переходе к следующей клетке. Команда Яна сумела воспроизвести эту же механику с помощью ионов серебра в оксиде.
«Хотя в наших искусственных нейронах используются другие ионы, законы физики, описывающие их движение, очень близки к тем, что действуют в биологических системах», — объясняет Ян. Серебро, по его словам, легко диффундирует и позволяет получить нужную динамику для имитации работы мозга, причём при крайне простой структуре устройства.
Каждый такой мемристор занимает место, эквивалентное одному транзистору, тогда как обычные схемы нейронов требуют десятков или даже сотен. Это делает технологию не только эффективной, но и потенциально масштабируемой.
Почему это важно
Главная проблема современной вычислительной техники, по словам учёного, — не недостаток мощности, а низкая энергоэффективность.
«Наши компьютеры умеют обрабатывать огромные массивы данных, но не способны учиться на малом количестве примеров, как человек. И делают они это с колоссальными затратами энергии», — отмечает Ян.
Мозг человека способен распознать объект после нескольких наблюдений и при этом потребляет всего около 20 ватт энергии — меньше, чем настольная лампа. Современным же системам искусственного интеллекта для аналогичных задач нужны серверы, питаемые мегаваттами.
Команда USC считает, что ионы, а не электроны, могут стать ключом к решению этой проблемы. В отличие от лёгких и подвижных электронов, ионы обеспечивают более устойчивую, аппаратную форму обучения — ту самую, что делает мозг столь эффективным.
Сейчас искусственные нейроны USC изготавливаются на основе серебра, что усложняет их интеграцию в стандартные полупроводниковые процессы. Поэтому следующим шагом учёные называют поиск альтернативных ионных материалов, которые сохранят нужные свойства, но будут технологичнее в производстве.
Главная цель — объединить тысячи таких нейронов в полноценную сеть и проверить, насколько близко она сможет подойти к возможностям живого мозга в обучении и обработке информации.
Интересно, что такие эксперименты могут не только продвинуть искусственный интеллект, но и помочь лучше понять, как работает сам человеческий мозг.
Результаты работы опубликованы в журнале Nature Electronics.
