Zespół naukowców z Northwestern University, Boston College i Massachusetts Institute of Technology (MIT) stworzył i przetestował „tranzystor synaptyczny”, który był w stanie pracować w ramach sieci neuronowych z uczeniem asocjacyjnym. Główną zaletą tego tranzystora jest możliwość pracy w temperaturze pokojowej przy wyjątkowo niskim zużyciu energii wynoszącym zaledwie 20 pW (pikowatów).
Przełomowy tranzystor
To zaawansowane urządzenie nie tylko przetwarza, ale także przechowuje informacje, zupełnie jak ludzki mózg. Tranzystor wykracza także poza proste zadania uczenia maszynowego, ale także dokonuje kategoryzację danych i jest w stanie przeprowadzać uczenie się asocjacyjne. Chociaż w poprzednich badaniach wykorzystano podobne strategie do opracowania urządzeń komputerowych przypominających mózg, tranzystory te nie mogą działać poza temperaturami kriogenicznymi. Nowe urządzenie nie tylko działa w temperaturze pokojowej i zużywa bardzo mało energii, ale także zachowuje zapisane informacje nawet po odłączeniu zasilania, a poziom biologicznego realizmu jest zadziwiający.
Czytaj więcej
Koreańscy naukowcy odkryli, że procesy konsolidacji pamięci AI przypominają te zachodzące w ludzk...
W nowym tranzystorze wykorzystano m.in. grafen, bo materiały do budowy urządzeń elektronicznych również mają znaczenie dla ich operatywności. - Mózg ma zasadniczo inną architekturę niż komputer cyfrowy – wyjaśnił cytowany przez scitechdialy Mark C. Hersam z Northwestern, który współkierował badaniami. - W komputerze cyfrowym dane przemieszczają się tam i z powrotem pomiędzy mikroprocesorem a pamięcią, co zużywa dużo energii i tworzy wąskie gardło przy próbie wykonywania wielu zadań jednocześnie. Natomiast w mózgu pamięć i przetwarzanie informacji są zlokalizowane i w pełni zintegrowane, co skutkuje o rząd wielkości wyższą efektywnością energetyczną. Nasz tranzystor synaptyczny w podobny sposób osiąga funkcjonalność jednoczesnej pamięci i przetwarzania informacji, aby wierniej naśladować mózg — dodał.
Sztuczna inteligencja zużyje mniej energii
Ponieważ inteligentne urządzenia stale gromadzą ogromne ilości danych, badacze starają się odkryć nowe sposoby przetwarzania ich bez zużywania coraz większej ilości energii. - Jeśli sztuczna inteligencja ma naśladować ludzki sposób myślenia, jednym z podstawowych zadań jest klasyfikacja danych, czyli po prostu sortowanie ich do odpowiednich zakładek – powiedział Hersam. - Naszym celem jest rozwój technologii AI w kierunku myślenia wyższego poziomu. Warunki w świecie rzeczywistym są często bardziej skomplikowane niż są w stanie obsłużyć obecne algorytmy sztucznej inteligencji, dlatego przetestowaliśmy nasze nowe urządzenia w bardziej skomplikowanych warunkach, aby zweryfikować ich zaawansowane możliwości - dodał.
