Нейроморфический чип

В компании IBM создали первые в мире стохастические нейроны с фазовым переходом, что позволит в перспективе ускорить вычисления и обработку информации за счёт создания нейроморфического чипа.

Нейроморфический чип
Схема стохастического нейрона с фазовым переходом, IBM

Что же конкретно принесёт такая технология и чем она отличается от классической вычислительной системы на базе кремниевого чипа? Первое, что нужно знать – что такое фазовый переход. Это понятие из термодинамики, подразумевающее переход вещества из одной термодинамической фазы в другую при изменении внешних условий. В данном случае речь идёт том, что стохастический нейрон с фазовым переходом меняет состояние в зависимости от внешних условий.

Он имеет то же строение, что и биологический нейрон – дендриты (входы), мембрана (липидный бислой), ядро и аксон (выход). Отличие состоит именно в мемдране. В обычном нейроне она выполняет функцию резистора и конденсатора, позволяя передавать сигнал только при накоплении определённого уровня заряда.

Нейроморфический чип
Динамика поведения нейрона при фазовом переходе, IBM

В нейроне от IBM мембрану заменили на сплав германия, сурьмы и теллура (GeSbTe или GST), который используется в перезаписываемых оптических дисках. GST выступает как проводник в кристаллической фазе, а в аморфной – как изолятор, что позволяет кодировать любые данные обычным двоичным кодом – 0 и 1.

Схема работы выглядит так:

В состоянии покоя оболочка искусственных нейронов находится в аморфном состоянии. При подаче сигнала (разряда) она начинает кристаллизоваться, что в итоге делает нейрон из изолятора проводником. После прохождения сигнала нейрон проходит через «сброс», а его мембрана возвращается в свое аморфное состояние.

И здесь нужно отметить, что обратный переход в аморфное состояние стохастичен, то есть – случаен. Точнее, случайными являются время возврата к исходному состоянию и аморфность мембраны. Это свойство – стохастичность, присуще биологическим системам, и именно его планируется поставить по главу угла для создания «мыслящего» чипа.

Нейроморфический чип
Наглядная демонстрация разницы в поведении нейрона в течении нескольких секунд, IBM

В IBM уже собрали 5 кубиков 10 на 10 нейронов и объединили их в сеть из 500 единиц. Этот блок показал то же поведение в плане популяционного кодирования, что и биологические нейроны.