Технологию для химического компьютера для нейросети разработали ученые ЛЭТИ

Прототип компьютера. Фото - Центр научных коммуникаций СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

Технологию «химического» компьютера для использования искусственного интеллекта создали исследователи СПбГЭТУ «ЛЭТИ». В основу разработки легла уточненная математическая модель реакции Белоусова-Жаботинского. Инновация может положить начало появлению вычислительных устройств на новых физических принципах.

Развитие ИИ требует увеличения вычислительных мощностей компьютеров, объема их памяти, стоимости, размеров и энергопотребления. Поэтому ученые пробуют создавать вычислительные устройства на новых физических принципах.

Прототип компьютера, созданного в ЛЭТИ, основан на реакции Белоусова-Жаботинского. В состав ее реагентов входят серная кислота, малоновая кислота, вода и ферроин. Сложность и изменчивость динамики химического процесса позволяют положить его в основу вычислительной технологии.

«После смешивания реагентов в течение определенного времени ряд параметров раствора меняется колебательно, например, цвет превращается из красного в синий и наоборот. Частота колебаний зависит как от концентрации химических реагентов, так и от внешних воздействий, например, скорости перемешивания раствора. <…> Возможность управления подобной реакцией и ее точного моделирования может использоваться для создания компьютера нового типа», — объяснил доцент кафедры систем автоматизированного проектирования, старший научный сотрудник Молодежного научно-исследовательского института СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Тимур Искандарович Каримов.

В 1960-е гг. поведение раствора было описано простой математической моделью. Но современные ученые характеризуют динамику реакции Белоусова-Жаботинского как хаотическую, что требует поиска более точного описания.

Чтобы разработать уточненную модель реакции, эксперты изучили поведение реактивов при постоянном и периодическом перемешивании раствора с разной частотой вращения лопатки. Для этого исследователи создали установку из восьми пробирок-кювет, в которых протекала реакция. К каждой пробирке подключили электрическую лопатку для перемешивания и оптический датчик, который измерял прозрачность раствора. В результате была получена система из связанных друг с другом пробирок, представляющая собой искусственную нейросеть, где каждая пробирка играет роль отдельного нейрона.

Одна из ячеек компьютера внутри. Фото предоставлено Центром научных коммуникаций СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

Одна из ячеек компьютера внутри. 

Фото предоставлено Центром научных коммуникаций СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

«Химический компьютер может работать так: ввод информации осуществляется перемешиванием в заданных пробирках, затем отслеживаются колебания во всем массиве пробирок оптическими датчиками, затем производится анализ этой динамики с помощью внешней нейросети. Например, чтобы ввести двоичное число “10”, мы можем в течение некоторого времени перемешивать пробирку номер 1 и не перемешивать пробирку номер 2. Опыты с массивом связанных пробирок, проделанные зарубежными коллегами, показывают, что такой резервуар действительно имеет память», — уточнила ассистент кафедры САПР, старший научный сотрудник молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Екатерина Евгеньевна Копец.

Как отметил руководитель лаборатории робототехники и компьютерного творчества МолНИИ, доцент кафедры САПР СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Артур Искандарович Каримов, создание математического описания реакции позволит изучать технологию «химических» нейросетей и продумывать их разработку в виде компьютерных моделей, что важно, поскольку эксперименты с реальными реагентами сложны и обладают плохой повторяемостью. Исследователи не собираются останавливаться на достигнутом.

«Следующая веха — создать математическую модель уже всего химического компьютера»,поделился с «Научной Россией» Т.И. Каримов.

В дальнейшем инновация может оказать пользу при создании физических нейросетей — компьютерных систем, которые одновременно хранят и обрабатывают информацию.

«Химический компьютер — это устройство для резервуарных вычислений, так называется одна из разновидностей нейросетей. А нейросети сейчас применяются повсеместно: анализ и генерация изображений и текстов, предсказание на основе данных, автономные роботы и многое другое. При этом множество задач до сих пор довольно плохо решается существующими нейросетями, самый банальный пример — автономные автомобили. И именно для таких задач в первую очередь и будет востребована новая аппаратура»,пояснил Т.И. Каримов. Ученый также рассказал нашему корреспонденту о важнейших чертах, которые отличают химический компьютер от электронных аналогов.

«Архитектура химического компьютера устроена не так, как учат на информатике в школе (есть отдельный процессор, есть отдельная память), а совершенно по-другому. Он по устройству похож на мозг, то есть биологическую нейронную сеть. Там нет разделения на память и процессор, нейроны выполняют и хранение, и обработку каждый своего небольшого кусочка данных. Соответственно, такой компьютер будет гораздо эффективнее классического выполнять функции нейронной сети. Надо сказать, что разработки нейроморфных архитектур идут в разных направлениях — используется и специальная электроника, и сверхпроводящие устройства. Химическая реализация — только одна из возможных, но она интересна тем, что требует очень мало электроэнергии для работы. Это важно: по некоторым данным, до трети всего вырабатываемого электричества в мире сегодня используется для питания компьютерной техники, объяснил Тимур Искандарович.Второй аспект связан с концепцией, согласно которой электронные компьютеры наиболее эффективны там, где речь идет о работе с электрическими сигналами. Чтобы работать с другими сигналами, требуется преобразование этих сигналов сначала в электрические. А большое количество обрабатываемых данных сегодня имеют химическую природу. Так что для анализа и классификации химических сигналов представляется естественным разрабатывать компьютер, который может обрабатывать их напрямую».

Результаты исследования опубликованы в научном журнале Chaos, Solitons and Fractals (IF=7.8). Проект выполнен при поддержке гранта РНФ (№ 22-19-00573).

Новость подготовлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ и Российской академии наук.

Источник информации и фото на превью и в тексте: Центр научных коммуникаций СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 


Источник