Появилась первая нейроморфная вычислительная система, использующая скирмионы в качестве носителей информации

Нейроморфная вычислительная система

Группа исследователей из японского Института физико-химических исследований RIKEN разработала и изготовила первый опытный образец нейроморфной, т.е. работающей на принципах, схожих с принципами работы головного мозга, вычислительной системы, которая способна распознавать рукописный текст. В этом бы не было ничего особенного, если бы эта система не использовала в качестве носителей информации квазичастицы, называемые скирмионами, представляющие собой крошечные локальные завихрения магнитных полей в материале.

Головной мозг содержит сложнейшие сети из нейронов, соединенных синапсами, через которые производится передача электрохимических сигналов. На схожих принципах функционируют и искусственные нейронные сети, уже способные решать такие сложные задачи, как распознавание объектов на изображениях, распознавание естественного языка и т.п.

Но когда искусственные нейронные сети реализуются на традиционных кремниевых чипах, они оказываются чрезвычайно прожорливыми по отношению к энергии. Поэтому исследователи в различных уголках земного шара разрабатывают альтернативные аппаратные платформы, лучшим образом подходящие для реализации нейроморфных вычислений.

В устройстве, созданном исследователями из RIKEN, реализован тип искусственной нейронной сети, известный, как резервуарная вычислительная модель (reservoir computing model). Особенностью этой модели является наличие кратковременной памяти, а результаты ее работы зависят в одинаковой степени от проведенного ранее обучения и текущих значений входных данных.

Скирмионы идеально подходят для реализации такой вычислительной модели, благодаря имеющемуся у них эффекту памяти. Этот эффект заключается в том, что структура и поведение отдельных скирмионов отражает все предыдущие воздействия магнитных полей на них. Более того, для «работы» скирмионов не требуется больших количеств энергии. «Управление скирмионами можно реализовать, используя ток крайне малых значений» — пишут исследователи.

Разработанное японцами устройство содержит серию прямоугольных элементов, покрытых пленкой из сплава платины, иридия и кобальта, в толщине которого могут формироваться скирмионы, шириной в несколько микрометров.

Для ввода данных в устройство исследователи кодировали информации в нескольких параметрах магнитного поля, которое оказывает воздействие на скирмионы. А выходным сигналом в данном случае является электрический потенциал, возникающий в результате взаимодействий скирмионов, который зависит от их размеров и количества.

Тренировка устройства была проведена на 13 тысячах изображений рукописных символов, цифр от 0 до 9. Эти изображения были использованы для «кодирования» магнитного поля, а само устройство регулировалось в процессе тренировки так, чтобы оно давало правильный результат. Затем ученые взяли еще 5 тысяч изображений, которые не были использованы в процессе тренировки, и система сумела их распознать с 95-процентной точностью, существенно выигрывая у других нейроморфных устройств.

В будущем ученые собираются разработать еще одно подобное устройство, в котором для ввода данных будет уже использоваться не магнитное поле, а электрический ток. Это, по мнению ученых, должно увеличить производительность и еще больше снизить энергопотребление устройства в целом. «Если мы добьемся в этом успеха, мы сможем реализовать решение более сложных задач, таких, как распознавание естественной речи и отслеживание движений» — пишут исследователи.

Ключевые слова:
Нейроморфная, Вычислительная, Система, Нейронная, Сеть, Скирмионы, Информация, Память, Магнитное, Поле

Первоисточник

Другие новости по теме:

  • Оптические нейронные сети — основа сверхбыстрых и сверхмощных систем искусственного интеллекта
  • Ученые научились контролировать движение единичных скирмионов при комнатной температуре
  • Новый оптический нейроморфный чип способен обработать почти 2 миллиарда изображений в секунду
  • Новые искусственные синапсы станут основой более «мозговитых» компьютерных процессоров
  • В 2019 году компания IBM планирует создать полную симуляцию головного мозга человека.
  • Share Button

    Материалы по теме:

    Исследователи IMEC и компании Intel разработали спинтронное логическое устройство, совмещенное с элементами трековой памяти
    Напомним нашим читателям, что спинтроника является одним из наиболее перспективных кандидатов на замену электроники в будущем. Современная электроника для хранения, передачи и обработки информации ...
    Новый экспериментальный сверхпроводящий процессор демонстрирует в 80 раз большую эффективность при тактовой частоте до 10 ГГц
    Исследователи из Национального университета Иокогамы, Япония, закончили разработку и провели первые испытания экспериментального микропроцессора построенного на базе сверхпроводящих базовых элентов. Этот микропроцессор с точки ...
    На основе мемристоров создан первый байесовский процессор для искусственного интеллекта
    За прошедшие несколько лет технологии глубинного машинного обучения и другие технологии, лежащие в основе искусственного интеллекта, совершили качественный рывок с точки зрения их производительности ...
    Новые наноантенны могут обеспечить практическую реализацию безопасных кантовых коммуникаций на дальние расстояния
    Напомним нашим читателям, что информация в классических компьютерах кодируется последовательностью 1 и 0, что реализуется при помощи достаточно простых электронных методов. Также такая кодировка ...
    Новая система искусственного интеллекта компании Google научилась проектировать чипы быстрее и качественней высококвалифицированных людей
    Благодаря широкому распространению различных систем искусственного интеллекта все острее и острее становится проблема, связанная с разработкой новых специализированных чипов, способных выполнять базовые алгоритмы ИИ ...
    You can skip to the end and leave a response. Pinging is currently not allowed.

    Leave a Reply

    Яндекс.Метрика