Las neuronas en el cerebro para almacenar y transmitir información Fuente :. CNRI / SPL
Un tipo de modelo neuronal de los chips de ordenador superconductor, más que el cerebro humano puede procesar de forma rápida y eficiente la información publicada recientemente en el "progreso científico", los nuevos resultados, los científicos será probablemente el desarrollo de dispositivos informáticos avanzados diseñados para imitar los sistemas biológicos un punto de referencia importante. Aunque todavía hay muchos obstáculos antes de su comercial, pero este estudio es más programas de aprendizaje automático natural ha abierto la puerta.
Hoy en día, el software de inteligencia artificial está comenzando a imitar al cerebro humano, y algoritmos como la clasificación automática de imágenes y los programas de aprendizaje de idiomas de Google también pueden realizar tareas complejas usando redes neuronales artificiales, pero debido a que el software convencional no puede diseñarse Al ejecutar un algoritmo parecido al cerebro, estas máquinas requieren más poder computacional que el cerebro humano.
"Seguramente habrá una mejor manera de hacer esto porque la naturaleza encontrará una mejor solución", dijo el coautor del estudio Michael Schneider, físico del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST).
se desea NIST para desarrollar una serie de cerebro humano para simular hardware neuromórfico, y la esperanza de que un hardware neuromórfico puede operar de manera más eficiente, un equipo de software como el cerebro. En un sistema electrónico convencional, a menudo transistor en ciertos intervalos y el número exacto de procesamiento de la información (dígito binario 0 o 1). Sin embargo, es posible acumular hardware neuromórfica pequeña cantidad de información de múltiples fuentes, y cambia la información para producir un tipo diferente de señal, y transmite una corriente eléctrica cuando sea necesario Así como las neuronas se descargan, este hardware neuromórfico requiere menos energía para funcionar.
Sin embargo, estos dispositivos siguen siendo ineficaces, especialmente cuando un transistor requiere para abarcar la brecha o información de la transmisión sináptica, y por lo tanto, el uso de los superconductores de niobio equipo Schneider producir un electrodos similares a neuronas, que puede ser eléctricamente conductor en el caso donde ninguna resistencia. Entonces Los investigadores usan miles de nanoclusters magnéticos de manganeso para llenar las lagunas en los superconductores.
Al cambiar el número del campo magnético en la sinapsis, los nanoclusters pueden estar alineados en una dirección diferente. Esto permite al sistema para codificar información en los niveles de potencia y la dirección magnética, dando al sistema más robusto que otros sistemas neuromórfica De potencia de cálculo, sin ocupar espacio físico adicional.
Estas sinapsis puede descargar mil millones de veces por segundo, la relación de velocidad de las órdenes de neuronas humanos de magnitud más rápido, mientras que el consumo de energía del sistema sólo es diezmilésima de una sinapsis biológica. En la simulación por ordenador, la transferencia a la siguiente antes de un electrodo, las neuronas sintéticos pueden comprobar las fuentes de información de entrada por hasta 9, pero cuando el sistema se basa en cálculos complejos técnicas anteriores para, requieren miles de sinapsis, Schneider indica si este nivel se puede ampliar a Para mayor estudio y análisis.
Otro problema es que las sinapsis sólo pueden funcionar a cerca de la temperatura del cero absoluto, mientras que la necesidad de utilizar nitrógeno líquido para enfriar. Ingeniero informático de la Universidad de Manchester Steven Furber señaló que esto podría hacer que el chip se convierta en práctica en dispositivos pequeños , a pesar de los grandes centros de datos puede ser capaz de manejar ellos. pero Schneider dicho que en comparación con la operación tradicional de un sistema electrónico que tiene una cantidad considerable de potencia de cálculo, el dispositivo de refrigeración puede requerir menos energía.
Carver Mead, un ingeniero eléctrico del Instituto de Tecnología de California, elogió el estudio como una nueva forma de calcular las formas neuromórficas. "Hay mucha especulación en el campo en este momento, y estamos felices de ver que el buen trabajo se puede hacer objetivamente "Dijo, pero puede llevar mucho tiempo antes de que el chip se use realmente en el mundo de la informática, y actualmente hay una feroz competencia y desafíos de muchos otros dispositivos de computación neuromórfica.
Furber también enfatiza la amplia gama de aplicaciones prácticas de este nuevo dispositivo. "La tecnología de este dispositivo también es muy interesante, pero hoy no conocemos completamente las características clave de estas sinapsis biológicas y no sabemos cómo usarlas de manera más eficiente. Por ejemplo, dijo, todavía hay muchos problemas que deben abordarse, como la forma en que se forman estas sinapsis Esto hace que sea muy difícil para los investigadores reconstruir el proceso en chips de memoria.
A pesar de esto, Furber dijo que tomará 10 años o más para que un nuevo dispositivo informático ingrese al mercado, y aunque los neurocientíficos tienen dificultades para comprender el cerebro humano, es imperativo que desarrollen tantas técnicas diferentes como sea posible.