Znanstvenici izradili sinapse za mozak na čipu
- Objavljeno u Znanost
Ljudski mozak posjeduje oko 100 milijardi neurona. U svakom trenutku jedan neuron može davati instrukcije tisućama drugih neurona kroz sinapse, odnosno prenošenje informacija u obliku električnih signala. Postoji više od 100 bilijuna sinapsi koje posreduju u signaliziranju neurona u mozgu jačajući neke veze i oslabljujući druge, u procesu koji omogućuje da mozak prepozna obrasce, sjeti se činjenica i provede druge zadaće učenja munjevitom brzinom.
Znanstvenici koji se bave "neuromorfnim računalstvom" nastoje dizajnirati računalne procesore koji rade poput ljudskog mozga. Umjesto izvođenja računalnih operacija koje se temelje na binarnom (uključen/isključen) signaliziranju, poput digitalnih čipova, elementi "mozga na čipu" rade analogno, zamjenjujući gradijent signala ili "težina", slično kao neuroni koji se aktiviraju na različite načine ovisno o vrsti i broju iona koji prolaze kroz sinapsu.
Iz tog razloga mali neuromorfni procesori mogu poput mozga izvoditi milijune strujanja paralelnih računanja, što je prije bilo moguće samo superračunalima. No jedan značajan nedostatak kod takvih mobilnih umjetnih inteligencija leži u živčanim sinapsama koje je jako teško reproducirati u hardveru.
Tim znanstvenika MIT-a razvio je umjetne živčane sinapse koje mogu precizno kontrolirati jačinu električne struje koja se kreće između umjetnih neurona, na sličan način kao što se ioni kreću između neurona u ljudskom mozgu. Znanstvenici su proizveli mali čip s umjetnim sinapsama od slitine silicija i germanija (SiGe). Svakoj sinapsi veličine od nekih 25 nanometara dodavali su napon i utvrdili da sve pokazuju više ili manje istu struju ili protok iona s oko 4% varijacije između sinapsa, što je mnogo ujednačenija izvedba u usporedbi sa sinapsama napravljenim od amorfnog materijala.
Pored toga ispitivali su jednu sinapsu tijekom višestrukih testiranja primjenom istog napona u više od 700 ciklusa te su otkrili da sinapsa pokazuje istu struju, sa samo 1% varijacija od ciklusa do ciklusa.
Kada su proveli simulacije pokazalo se da je čip u stanju prepoznavati uzorke rukopisa s točnošću od 95%, što znači da se može učinkovito koristiti u uvježbavanju neuralnih mreža. Drugim riječima, kada se ovaj neuromorfni čip pridruži već postojećim neuralnim mrežama, ovo bi moglo dovesti do malih i znatno učinkovitijih AI sustava poput robotskih mozgova, a i naši će gadgeti postati još pametniji.
"Krajnji cilj našeg istraživanja je proizvesti čip veličine nokta koji će moći zamijeniti superračunalo", izjavio je Jeehwan Kim. "Ovo postavlja temelje za stvaranje hardvera s pravom umjetnom inteligencijom".
Čitav znanstveni rad objavljen u publikaciji Nature Materials možete pronaći na ovoj poveznici.