뉴런은 뇌에 정보를 저장하고 전달합니다 출처 : CNRI / SPL
초전도 컴퓨터 칩의 신경 세포 모델의 종류는 인간의 두뇌보다 더 신속하고 효율적으로 최근에 발표 된 정보 처리 "과학적 진보를,"새로운 결과, 과학자들은 아마도 생물학적 시스템을 모방하도록 설계된 고급 컴퓨팅 장치의 개발 될 것입니다 수 있습니다 주요 벤치 마크. 상용화되기 전에 여전히 많은 장애물이 있지만이 연구는보다 자연스러운 기계 학습 소프트웨어의 문을 열었습니다.
오늘날 인공 지능 소프트웨어는 인간의 뇌를 모방하기 시작하고 있으며 Google의 자동화 된 이미지 분류 및 언어 학습 프로그램과 같은 알고리즘은 인공 신경망을 사용하여 복잡한 작업을 수행 할 수 있지만 기존의 컴퓨터 소프트웨어는 설계 할 수 없기 때문에 두뇌와 유사한 알고리즘을 실행하는이 기계는 인간의 두뇌보다 더 많은 계산 능력을 필요로합니다.
NIST의 국립 표준 기술 연구소 (NIST)의 물리학자인 마이클 슈나이더 (Michael Schneider) 연구원은 "자연이 더 좋은 해결책을 찾을 수 있기 때문에 분명 더 나은 방법이 될 것"이라고 말했다.
NIST는 인간의 뇌를 모방 한 신경 모폴로지 하드웨어를 개발하고자하는 여러 팀 중 하나이며, 신경 모폴로지 하드웨어가 뇌 기반 소프트웨어를보다 효율적으로 실행할 수 있기를 기대합니다. 전통적인 전자 시스템에서 트랜지스터는 종종 일정한 간격으로 정보의 정확한 양이 처리됩니다 (2 진수 0 또는 1). 그러나 뉴로 morph 하드웨어는 여러 소스의 작은 양의 정보를 누적하여 다른 유형의 신호를 생성하기 위해 해당 정보를 변경하고 필요한 경우 전류를 방출합니다 , 뉴런이 방전하는 것처럼,이 뉴로 morph 하드웨어는 더 적은 에너지로 작동합니다.
그러나, 이들 장치는 여전히 트랜지스터 따라서 갭이나 시냅스 전달 정보와, 상기 케이스에 전기 전도성 일 수있는 신경 세포와 같은 전극을 제조 니오브 초전도체 슈나이더 팀의 사용에 걸쳐 필요 특히 효과가 남아있는 곳 무저항. 그런 연구진은 망간 초전도체가 빈 공간을 채우기 자기 나노 클러스터의 수천을 사용했다.
시냅스에서 자기장의 수를 변경함으로써, 나노 클러스터는 다른 방향으로 정렬 될 수있다. 이것은 파워 레벨 및 자기장 방향의 정보를 인코딩하는 시스템을 가능하게하는 다른 시스템의 neuromorphic보다 강력한 시스템을주는 컴퓨팅 파워, 그리고 것은 추가적인 물리적 공간을 차지하지 않습니다.
시스템의 에너지 소비는 생물학적 시냅스의 만분의 일 동안이 시냅스는 초당 억 배 빠른 크기의 인간의 신경 세포 주문의 속도 비율을 배출 할 수 있습니다. 컴퓨터 시뮬레이션에서, 다음에 전송 하나 개의 전극 전에 합성 뉴런 최대 9에 의해 상기 입력 정보 출처를 확인하지만, 시스템이 복잡한 계산을위한 종래 기술을 기반으로하면, 시냅스 수천 요구할 수 슈나이더이 수준은 더 확장 될 수 있는지 여부를 나타내는 추가 연구 및 분석.
또 다른 문제는 필요 냉각 액체 질소를 사용하는 동안 시냅스는 근처에 절대 제로 온도에서 작동 할 수 있다는 것입니다. 맨체스터 대학 컴퓨터 엔지니어 스티븐 퍼버이 칩은 소형 기기에 실용적 만들 수 있다는 지적 대형 데이터 센터에도이를 처리 할 수. 그러나 슈나이더 컴퓨팅 파워의 상당한 양을 갖는 전자 시스템의 기존의 동작에 비해, 냉각 장치가 더 적은 에너지가 필요할 수 있다고 할 수있다.
기술 전기 기술자 카버 미드의 캘리포니아 공과 대학이 연구를 칭찬하고, 계산 neuromorphic의 새로운 방법을 문의하십시오. '과대 광고의 현재 전체를이 분야에서, 우리는 객관적인 방법으로 좋은 일을 볼 수있게 된 것을 기쁘게 생각합니다 발표, '그는 말했다,하지만 칩이 실제 영역을 계산하는 데 사용하기 전에 또한 매우 긴 시간이 필요하지만 지금은 다른 많은 neuromorphic 컴퓨팅 장치에서 치열한 경쟁과 도전이있을 수 있습니다.
퍼버 또한이 새로운 장치의 실용적인 응용 프로그램의 전망은 매우 광범위 강조했다. '이 장비 기술은 매우 재미있다, 그러나 지금 우리는 완전히 이러한 생물학적 시냅스의 중요한 본질을 이해할 수 없다, 더 효율적으로 사용하는 방법을 알고하지 않습니다. 그는 말했다, 예를 들어, 현재 사람들이 기억 형성 과정이 시냅스 자체를 재발견 할 때?이 연구자들은 메모리 저장 칩의 어려운 과정을 재구성 할 수 즉, 어떻게 해결해야 여전히 많은 문제가 있습니다.
그럼에도 불구하고, 퍼버가 시장에 진입하는 컴퓨팅 장치의 새로운 유형은, 인간의 뇌를 이해하기 어려운에도 신경 과학자를 더 오래 10 년 걸릴 것입니다,하지만 그들은 많은 다른 기술을 개발하는 것은 매우 필요하다고 말했다.