Нейроморфический чип

В компанії IBM створили перші в світі стохастичні нейрони з фазовим переходом, що дозволить в перспективі прискорити обчислення й обробку інформації за рахунок створення нейроморфічного чіпа.

Нейроморфический чіп
Схема стохастичного нейрона з фазовим переходом, IBM

Що ж конкретно принесе така технологія і чим вона відрізняється від класичної обчислювальної системи на базі кремнієвого чіпа? Перше, що потрібно знати – що таке фазовий перехід. Це поняття з термодинаміки, що припускає перехід речовини з однієї термодинамічної фази в іншу при зміні зовнішніх умов. В даному випадку мова йде тому, що стохастичний нейрон з фазовим переходом змінює стан в залежності від зовнішніх умов.

Він має ту ж будову, що і біологічний нейрон – дендрити (входи), мембрана (ліпідний бислой), ядро і аксон (вихід). Відмінність полягає саме в мемдране. У звичайному нейроні вона виконує функцію резистора і конденсатора, дозволяючи передавати сигнал тільки при накопиченні певного рівня заряду.

Нейроморфический чіп
Динаміка поведінки нейрона при фазовому переході, IBM

В нейроні від IBM мембрану замінили на сплав німеччина, сурми і телуру (GeSbTe або GST), який використовується в перезаписуваних оптичних дисках. GST виступає як провідник в кристалічній фазі, а в аморфній – як ізолятор, що дозволяє шифрувати будь-які дані звичайним двійковим кодом – 0 і 1.

Схема роботи виглядає так:

В стані спокою оболонка штучних нейронів знаходиться в аморфному стані. При подачі сигналу (розряду) вона починає кристалізуватися, що в результаті робить нейрон з ізолятора провідником. Після проходження сигналу нейрон проходить через «скидання», а його мембрана повертається в своє аморфний стан.

І тут потрібно зазначити, що зворотний перехід в аморфний стан стохастичен, тобто – випадковий. Точніше, випадковими є час повернення до вихідного стану і аморфність мембрани. Це властивість – стохастичность, притаманне біологічних систем, і саме його планується поставити за основу для створення «мислячої» чіпа.

Нейроморфический чіп
Наочна демонстрація різниці в поведінці нейрона протягом декількох секунд, IBM

У IBM вже зібрали 5 кубиків 10 на 10 нейронів і об’єднали їх в мережу з 500 одиниць. Цей блок показав те ж поведінку в плані популяційного кодування, що і біологічні нейрони.

Якщо ви знайшли помилку, будь ласка, виділіть фрагмент тексту і натисніть Ctrl + Enter .