Учёные создали первый полностью функционирующий программируемый чип с памятью типа «мемristor». Такой чип способен обрабатывать данные искусственного интеллекта на небольших устройствах с низким потреблением энергии, таких как датчики и смартфоны.
Мемистор – это компактное устройство, которое может хранить и обрабатывать информацию в одном пространстве.
Инженеры создали мемристоры для алгоритмов машинного обучения, но им нужны внешние устройства для работы. Для наилучшей производительности соединения мемристоров нужно плотно связывать с вспомогательными и регулирующими системами.
Учёные из Мичиганского университета создали первый полностью функциональный программируемый чип-мемристор, позволяющий обрабатывать искусственный интеллект в компактных устройствах с низким энергопотреблением, таких как датчики и смартфоны.
Сложные задачи, например голосовые команды, теперь обрабатываются прямо на смартфоне. Это исключает необходимость передачи данных в облако, что сокращает время реакции, увеличивает защиту личной информации и обеспечивает безопасность.
Мемристоры подходят для реализации алгоритмов искусственного интеллекта.
Разработчики выбирают для этих алгоритмов графические процессоры, так как те дают более точные предсказания и быстрее обрабатывают данные при меньшем энергопотреблении по сравнению с процессорами.
Графические процессоры предназначены для параллельной обработки и превосходят процессоры в производительности и пропускной способности на порядок или два. Новый чип на основе мемристровой технологии может быть еще более эффективным, чем графические процессоры.
Каждый мемристор способен совершать тысячи операций внутри ядра одновременно. Разработанный в ходе исследования прототип содержит свыше пяти тысяч восьмисот мемристоров. В коммерческом устройстве их будет миллион.
Массивы мемристоров созданы для выполнения алгоритмов машинного обучения, трансформирующих данные в векторы — списки числовых значений. Векторы обычно сохраняются в матрицах, представленных напрямую на массивах мемристоров.
Первый программируемый чип Memristor
Группа исследователей создала микросхему, предназначенную для соединения матрицы мемристоров с другими элементами, например, преобразователями цифры/аналоги и транзисторами, а также каналами связи, необходимыми для программирования и запуска.
В чип был интегрирован массив мемристоров, а также разработана программа для отображения алгоритмов машинного обучения на матричную структуру матрицы мемристоров.
Представленное устройство использует три различных алгоритма машинного обучения: алгоритм разрежённого кодирования, сеть персептронов и анализ главных компонент.
Полная система предлагает эффективные решения для сетей любой величины и приложений, где важны обработка информации в режиме реального времени и минимальное энергопотребление.
Благодаря постоянным нововведениям в области оборудования, схем, архитектуры и алгоритмов, включая квантовые нейронные сети, этот мемристор способен решать задачи повышенной сложности.