Инновационный чип с ИИ работает как человеческий мозг
Вдохновившись структурой мозжечка — части мозга, координирующей равновесие и тонкий мышечный контроль, ученые создали уникальное устройство, способное игнорировать рутинную информацию и реагировать только на неожиданные события.
Светлана ЛевченкоАвтор новостей
Современный ИИ прекрасно находит закономерности, но делает это ценой колоссальных вычислений: данные бесконечно гоняются между памятью и процессором, упираясь в так называемый «узкое горлышко фон Неймана» — ограничение пропускной способности, возникающее из-за того, что команды и данные передаются по общему каналу. Мозг устроен иначе: он не обрабатывает каждый сигнал с одинаковым усердием, а отфильтровывает рутину и экономит ресурсы для действительно важных действий. Большинство нейроморфных систем ИИ пытаются подражать коре больших полушарий — «центру мышления». Вместо этого специалисты Северо-Западного университета (США) под руководством Марка Херсама решили вдохновиться мозжечком, который специализируется на автоматических, «инстинктивных» реакциях.
В нейронных схемах мозжечка постоянно конкурируют возбуждающие и тормозящие сигналы. В норме они уравновешены, но как только происходит что‑то неожиданное, баланс смещается и система сигнализирует мозгу: «Нужно реагировать». Разработчики реализовали подобный принцип в виде одного элемента — мемтранзистора, совмещающего память и вычисление. Его канал сделан из двумерного полупроводника — дисульфида молибдена толщиной в один атомный слой. Ассиметричное расположение электродов и тонкого изолятора позволяет устройству работать либо в «возбуждающем», либо в «тормозящем» режиме в зависимости от направления напряжения.
На основе измерений отклика отдельных мемтранзисторов на повторяющиеся электрические импульсы команда смоделировала выходной слой спайковой нейросети — такой, что обрабатывает информацию в виде отдельных «всплесков» сигналов, как в настоящем мозге. Эту сеть обучили различать нормальные ЭКГ и ЭКГ с аритмиями и сравнили ее работу с трансформерной моделью — архитектурой, лежащей в основе больших языковых моделей.
Оказалось, что система на мемтранзисторе обнаруживала нарушения ритма более чем вдвое быстрее и требовала примерно в 10 000 раз меньше вычислительных операций. По словам Херсама, это принципиально иной, а не просто «чуть более оптимизированный» способ обнаружения аномалий.
Практически такой подход особенно интересен для устройств, где важна быстрая реакция при минимальном энергопотреблении и без постоянного доступа к облаку: носимые медицинские датчики, автономные автомобили, роботы, системы кибербезопасности. Вместо того чтобы круглосуточно прогонять гигабайты данных через дата-центры, устройство на базе мемтранзисторов может локально анализировать поток сигналов и реагировать лишь тогда, когда что‑то выбивается из привычной картины.
По оценке Международного энергетического агентства, к 2030 году дата‑центры могут потреблять до 945 тераватт‑часов в год, значительную долю из‑за ИИ. Поэтому переход к более «мозгоподобным», экономичным архитектурам становится не просто интересной задачей для инженеров, но и фактором энергетической устойчивости. Пока отдельные мемтранзисторы далеки по масштабу интеграции от коммерческих кремниевых чипов, однако, как отмечает Херсам, в перспективе такие структуры можно довести до сопоставимых размеров и скоростей.
Теперь ученые собираются добавить системе еще одну черту мозжечка: способность «привыкать» к повторяющимся событиям и переставать считать их неожиданными. Это позволит чипам не только реагировать на аномалии, но и динамически перенастраивать собственное представление о том, что является нормой так же, как это делает наш мозг.
Ранее ученые выяснили, что страх упустить связанные с ИИ возможности приводит к депрессии.
Искусственный интеллектМозгПоделиться
