211service.com
Ett bättre sätt att bygga hjärninspirerade chips
Memristorer, exotiska elektroniska enheter som bara bekräftades existera 2008, har använts för att skapa ett chip som lånar designpunkter från hjärnan. Prototypchippet lärde sig inte göra något svårare än att känna igen extremt enkla svart-vita mönster. Men större, mer komplexa versioner kan göra datorer bättre på att förstå tal, bilder och omvärlden.
Den här kretsen kan lära sig att känna igen enkla svart-vita mönster, tack vare enheter som kallas memristorer placerade på varje plats som ledningarna korsar.
Kretsen i kretsen, byggd av forskare vid University of California, Santa Barbara och Stony Brook University, bearbetar data inte med digitala logiska kretsar utan med element som i förenklad form härmar neuroner och synapser i biologiska hjärnor. När ett sådant nätverk utsätts för ny data, lär det sig när synapserna som förbinder neuroner justerar neuronernas inflytande på varandra.
Mjukvaruversioner av artificiella neurala nätverk har funnits länge, och stora har nyligen skapat genombrott inom tal- och ansiktsigenkänning från företag som Google och Facebook (se 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ). Men sådana simulerade neurala nätverk beskattar konventionella datorer. Ett Google-experiment där ett stort neuralt nätverk lärde sig känna igen katter från YouTube-bilder kördes på 16 000 processorer under tre dagar. Att fysiskt bygga ett neuralt nätverk på ett chip istället skulle kunna göra denna typ av informationsbehandling mycket mer energieffektiv och praktisk. Sådana marker kan göra att mobila robotar, till exempel, kan bli mycket smartare.
Hjärninspirerade – eller neuromorfa – chips har gjorts tidigare, och IBM försöker kommersialisera dem (se Thinking in Silicon). De använder i allmänhet samma kiseltransistorer och digitala kretsar som utgör vanliga datorprocessorer. Men de digitala komponenterna är inte lämpade för att efterlikna synapser, säger Dmitri Strukov , en biträdande professor vid University of California, Santa Barbara, som ledde arbetet med det nya memristorchipset. Många transistorer och digitala kretsar behövs för att representera en enda synaps. Däremot representeras var och en av de cirka 100 synapserna på UCSB-chippet med endast en enda memristor.
En [biologisk] synaps är en analog minnesenhet, och det finns egentligen inget bra sätt att implementera det på ett kompakt, energieffektivt sätt med konventionell teknik, säger Strukov. Memristorer i sig är en analog minnesenhet; det är en perfekt match.
Det nya chippet beskrivs idag i ett papper i journalen Natur . I en relaterad kommentar till verket, Robert Legenstein , en docent vid Graz tekniska universitet i Österrike, skrev: Om den här designen kan skalas upp till stora nätverksstorlekar kommer det att påverka datorns framtid ... Bärbara datorer, mobiltelefoner och robotar kan inkludera neuromorfa chips med ultralåg effekt som bearbeta visuell, auditiv och andra typer av sensorisk information.
Memristorn förutspåddes matematiskt 1971 av Leon Chua, professor i elektronik vid University of California, Berkeley. Den förklarades hittad 2008, när forskare vid Hewlett-Packard, inklusive Strukov, tillverkade enkla enheter vars elektriska motstånd kodade ett slags minne av strömmen de hade upplevt tidigare – precis den egenskap som Chua hade förutspått (se HP Rewires Electronics ). Enheterna ansågs omedelbart ha potential att användas för tätare datalagring och för att skapa neurala hårdvarunätverk.
HP och minnestillverkaren SK Hynix började försöka kommersialisera memristor-datalagring 2010; HP satsar på att tekniken kommer att göra det möjligt att radikalt omdefiniera datorernas grundläggande arkitektur (se Machine Dreams ). Men fram till nu har ingen skapat ett neuralt nätverkschip byggt bara med memristorer, säger Strukov. Hans grupp utvecklade sätt att kontrollera processen att tillverka memristorer för att producera mer tillförlitliga enheter än vad som gjorts tidigare, säger han.
UCSB-gruppens enkla chip är bara ett bevis på konceptet, men forskarna tror att deras tekniker kan skalas upp för att göra större, kraftfullare enheter. Strukov säger att tekniken kan få en hjälpande hand av de ansträngningar som företag som HP och SK Hynix gör för att kommersialisera memristorer för datalagring.