Výskumníci napodobňujú ľudský mozog, aby vytvorili nízkoenergetickú neurónovú sieť

Neurónové siete - alebo umelé repliky ľudského mozgu - umožňujú vedcom a inžinierom vykonať analýzu, ktorá by trvala ľudí. Môžu naliať cez nekonečné tabuľky údajov a poukázať na nezrovnalosti v obrazoch, ktoré by ľudia nepozorovali.

Majú však jednu nevýhodu: Najlepšie neurónové siete v hre používajú neuveriteľné množstvo energie na svoju prácu.

„Pred niekoľkými rokmi sa IBM pokúšalo simulovať mozgovú aktivitu mačky v superpočítači a skončilo spotrebou megawattov sily,“ hovorí výskumník Univerzity Purdue Abhronil Sengupta obrátený, „Biologický ľudský mozog spotrebuje nikde v blízkosti toho veľa. Toto nie je priame porovnávanie z jednej ruky do jednej (s neurónovou sieťou), ale malo by vám poskytnúť odhad toho, aké sú výkonné počítačové systémy. “

Sengupta a tím počítačových vedcov z Purdue University a Inštitútu elektrotechnických a elektronických inžinierov (IEEE) prišli so spôsobom, ako dosiahnuť, aby neurónové siete spotrebovali menej energie, zatiaľ čo robia prácu na kopanie. Papier, ktorý uverejnili na predtlačovej stránke arXiv, vysvetľuje, ako sa inšpirovali ľudským mozgom a implementovali svoj nápad, aby umožnili, aby ich neurónová sieť spotrebovala približne 11-krát menej energie ako tradičné systémy.

Ich prístup využíva špionážne neurónové siete, alebo SNN. Na rozdiel od ich náprotivkov, tieto výpočtové systémy emulujú biologické neuróny oveľa presnejšie.

Štandardné neurónové siete sú tvorené tisíckami uzlov, ktoré sa používajú na prijímanie rozhodnutí a úsudkov o údajoch, ktoré sa im predkladajú. Výstup z nich závisí len od toho, čo sa práve prezentuje, zatiaľ čo výstup SNN závisí aj od predchádzajúcich stimulov. Uzly v SNN budú fungovať iba vtedy, keď sa dosiahne určitá úroveň stimulu. Takže namiesto nepretržite odovzdávanie dát iným uzlom, SNN uzly odovzdávajú iba informácie, keď sú musím.

Za normálnych okolností sa jedná o obrovské náklady na energiu, pretože väčšina týchto systémov sa vyrába pomocou technológie, ktorá je známa ako technológia komplementárnych oxidov kovov a polovodičov alebo CMOS. Táto technológia tvorí všetky čipy vo vašom notebooku a bola použitá ako stavebné kamene pre neurónové siete. Pre ich štúdium skupina výskumníkov vykopala technológiu CMOS a vybudovala SNN, ktorá bola úplne odstránená z memristorov.

Skrátka pre „pamäťové odpory“, elektrický odpor memristorov závisí od toho, koľko elektrického náboja v ňom prúdilo. Takže na rozdiel od technológie CMOS je schopný „zapamätať“ to, čo prešlo predtým, čo je presne to, čo uzly v SNN musia urobiť.

Výsledky štúdie ukázali, že memristors napodobňujú biologický neurón celkom dobre. Komunikujú medzi sebou pomocou hrotov, alebo krátkych výbuchov energie, na rozdiel od konštantného toku energie. Tento memristor-SNN mal mierny pokles presnosti, keď bol použitý na klasifikáciu obrázkov v porovnaní s jeho náprotivkami CMOS, ale mal zlomok neurónových sietí štandardného výkonu.

Pred touto štúdiou boli SNN najbližšie k umelému ľudskému mozgu, ktorý sme mali, ale obrovské množstvo energie, ktoré využili, zrušilo niektoré z ich výhod. Ak sú iní vedci schopní replikovať tieto energeticky úsporné neurónové siete, mohlo by im to umožniť urobiť viac s menšou energiou a posunúť ich bližšie, aby pochopili, ako replikovať biologický mozog.