«Склоняясь над пропастью между искусственным интеллектом и нейроморфным вычислением»

«Преодолевая пропасть между искусственным интеллектом и нейроморфным вычислением»

В быстро меняющемся мире искусственного интеллекта постоянно возникает потребность в аппаратном обеспечении, которое может удовлетворить растущие вычислительные требования. Существенный прорыв в этой области был достигнут благодаря совместному усилию Перду и Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) и École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles (ESPCI) в Париже. Это сотрудничество отмечает значительное преимущество в области нейроморфного компьютера, революционного подхода, который стремится эмулировать механизмы человеческого мозга в пределах архитектуры вычислительной техники.

Проблемы существующего аппаратного обеспечения искусственного интеллекта

Быстрые достижения в области ИИ привели к появлению сложных алгоритмов и моделей, требующих беспрецедентной вычислительной мощности. Однако по мере углубления в мир ИИ становится очевидной одна проблема: неадекватность существующих компьютерных архитектур на основе кремния для удовлетворения развивающихся требований технологии ИИ.

Эрика Карлсон, 150-летний профессор физики и астрономии в Перду, кратко сформулировала эту проблему. Она объясняет: “Интеллектуальные коды революции ИИ в основном выполняются на обычных компьютерных архитектурах на основе кремния, для которых они не были разработаны”. Это наблюдение указывает на фундаментальное разногласие между существующим аппаратным обеспечением, в основном предназначенным для общего использования, и специальными потребностями передовых алгоритмов ИИ.

Это несоответствие, как указывает Карлсон, не только ограничивает потенциальные применения ИИ, но также приводит к значительным неэффективностям в использовании энергии. Кремниевые чипы, столпы цифрового времени, не подходят для параллельной и взаимосвязанной обработки, которую требуют нейронные сети и модели глубокого обучения. Линейная и последовательная обработка традиционных ЦП и ГПУ явно не соответствуют требованиям передовых вычислений ИИ.

• Все о жадных алгоритмах| Руководство для начинающих.
• Для всего мира некоммерческая организация применяет графические процессоры для обучения медицинских работников операциям, спасающим зрение.
• Как установить AutoGen на ваш компьютер в 13 простых шагах.

Раскрытие нейроморфного компьютера

Совместное исследование привело к значительному прорыву, подробно описанному в их исследовании «Spatially Distributed Ramp Reversal Memory in VO2». Это исследование ознаменовало новый подход к аппаратному обеспечению, вдохновленному синаптической деятельностью человеческого мозга.

Ключевой момент этого прорыва – концепция нейроморфного компьютера. В отличие от традиционных вычислительных архитектур, нейроморфный компьютер стремится имитировать структуру и функциональность человеческого мозга, особенно обращая внимание на нейроны и синапсы. Нейроны – это клетки, передающие информацию в мозге, а синапсы – разрывы, позволяющие сигналам проходить от одного нейрона к другому. В биологических мозгах синапсы играют ключевую роль в кодировании памяти.

Инновация команды заключается в использовании окисей ванадия, материалов, идеально подходящих для создания искусственных нейронов и синапсов. Этот выбор материала является существенным отходом от традиционного подхода на основе кремния, воплощая суть нейроморфной архитектуры – имитации мозгоподобного поведения внутри компьютерных чипов.

Энергоэффективность и улучшенные вычисления

Последствия этого прорыва имеют далеко идущие последствия, особенно в плане энергоэффективности и вычислительных возможностей. Карлсон развивает потенциальные преимущества, говоря: «Нейроморфные архитектуры обещают более низкое энергопотребление процессоров, улучшенные вычисления, фундаментально отличные вычислительные режимы, оригинальное обучение и улучшенное распознавание образов». Этот переход к нейроморфному компьютеру может переопределить мир аппаратного обеспечения для ИИ, сделав его более устойчивым и эффективным.

Одним из наиболее привлекательных преимуществ нейроморфного компьютера является его способность существенно снижать энергетические затраты, связанные с обучением больших языковых моделей, таких как ChatGPT. Текущее высокое энергопотребление таких моделей в значительной степени обусловлено расхождением между аппаратным и программным обеспечением – разрывом, который нейроморфный компьютер стремится преодолеть. Эмулируя базовые компоненты мозга, эти архитектуры обеспечивают более естественный и эффективный способ для систем ИИ обрабатывать и извлекать уроки из данных.

Более того, Карлсон указывает на ограничения кремния в моделировании поведения, подобного нейрону, что является критическим аспектом для совершенствования аппаратного обеспечения ИИ. Нейроморфные архитектуры, способные имитировать и синапсы, и нейроны, ожидают революции в функционировании систем ИИ, приближаясь к модели, более похожей на когнитивные процессы человека.

Важным элементом этого исследования является инновационное использование окисей ванадия. Этот материал обещает отличное воссоздание функций нейронов и синапсов человеческого мозга. Александр Зиммерс, ведущий экспериментальный ученый из Сорбоннского университета и ESPCI, подчеркивает прорыв, говоря: «В случае диоксида ванадия мы наблюдаем, как он ведет себя как искусственный синапс, это значительное движение вперед в нашем понимании».

Исследования команды привели к более простому и эффективному способу хранения памяти, аналогичному тому, как это делает человеческий мозг. Наблюдая за поведением оксида ванадия при различных условиях, они обнаружили, что память не хранится только в отдельных частях материала, но распространяется повсюду. Это открытие крайне важно, поскольку оно предлагает новые способы проектирования и создания нейроморфных устройств, которые могут эффективнее и эффективнее обрабатывать информацию, аналогично человеческому мозгу.

Продвижение нейроморфного компьютинга

Основываясь на своих новаторских открытиях, исследовательская группа уже намечает курс для следующей фазы своей работы. С использованием уже установленной возможности наблюдать изменения в нейроморфном материале, они планируют провести дальнейшие эксперименты по локальной настройке свойств материала. Зиммерс объясняет потенциал такого подхода: «Это может позволить нам направлять электрический ток через конкретные области образца, где эффект памяти достигает своего максимума, значительно улучшая синаптическое поведение этого нейроморфного материала».

Такое направление открывает увлекательные возможности для будущего нейроморфного компьютинга. Путем совершенствования контроля и манипуляции этими материалами исследователи стремятся создать более эффективные и эффективные нейроморфные устройства. Такие достижения могут привести к аппаратному обеспечению, способному более точно эмулировать сложности человеческого мозга, что открывает путь к более сложным и энергоэффективным системам искусственного интеллекта.