Человеческий мозг является самым мощным из созданных природой процессоров, так что неудивительно, что разработчики компьютеров пытаются создать что-то похожее на него. Нейронные сети, самообучаемые системы искусственного интеллекта, по факту, являются этапами создания модели человеческого мозга, а теперь в Стэнфорде ученые разработали органический искусственный синапс, который приближает создание более эффективных компьютеров.
В органическом мозге нервные клетки посылают электрические сигналы друг другу для обработки и хранения информации. Нейроны разделены небольшими промежутками и соединяются между собой отростками — синапсами, причем, чем чаще происходит передача информации, тем меньше для этого требуется энергии. Нейронные сети — это модели мозга на программном уровне. Эти системы искусственного интеллекта созданы для работы с огромными объемами данных, и чем больше информации они получают, тем лучше они работают. Сейчас основными задачами, которые выполняют нейросети, являются распознавание и сортировка изображений и звуков, и это не только банальный поиск контента в интернете, но и технология автономных автомобилей, причем нейронные сети способны к самообучению и обучению друг друга. Проблема в том, что эти интеллектуальные программные системы по-прежнему работают на традиционных процессорах, то есть они не так эффективны как могли бы быть.
«Глубокие алгоритмы обучения очень мощные, но они полагаются на процессоры для расчета и моделирования и хранят информацию на отдельных устройствах, что неэффективно с точки зрения энергии и времени», — говорит Йоери ван де Бург, ведущий автор исследования: «Вместо имитации нейросети, мы пытаемся создать настоящие нейронные сети».
Ученые взялись за конструирование физического искусственного синапса, который имитирует реальный путем одновременной переработки и хранения информации. Созданное как батарея и работающее как транзистор устройство состоит из двух тонких пленок и трех терминалов с соленой водой в качестве электролита. Электрические сигналы проходят по двум из трех терминалов одновременно и контролируются третьим.
Исследователи обучили синапс посылать различные электрические сигналы, чтобы выяснить, какое напряжение нужно подать, чтобы вынудить его перейти в определенное электрическое состояние. Цифровые транзисторы имеют два состояния – ноль и один, но искусственный синапс с тремя терминалами можно запрограммировать на передачу 500 различных сигналов, что значительно расширяет его вычислительные мощности.
Пока искусственный синапс использует в 10000 раз больше энергии, чем биологический – но это шаг в правильном направлении, и при дальнейшем тестировании в небольших устройствах, исследователи надеются в конечном счете, повысить его эффективность.
