Разработан компьютер, имитирующий работу человеческого мозга

Новости МирТесен

Специалисты из Техасского университета в Далласе создали нейроморфный компьютер, имитирующий работу человеческого мозга. Принцип действия новой вычислительной системы основан на укреплении связей между искусственными нейронами при их активации. Это похоже на то, как нейроны в мозге формируют прочные нейронные связи для обучения и обработки информации, усиливая наиболее используемые пути.

По словам учёных, их процессор, созданный по образу мозга, демонстрирует более высокую скорость обучения и меньшее энергопотребление по сравнению с существующими решениями в области искусственного интеллекта. Данное достижение предоставляет разработчикам эффективный и производительный инструмент, который может уменьшить необходимость использования ресурсозатратных вычислительных центров и позволит проводить обучение и делать выводы на мобильных устройствах.

В традиционных компьютерах данные и процессор находятся на разных устройствах. По словам доцента кафедры электротехники и вычислительной техники, доктора Джозефа С. Фридмана, подобная организация архитектуры препятствует эффективному принятию решений системами искусственного интеллекта, в то время как человеческий мозг справляется с этим естественным образом. Для достижения желаемых результатов требуется колоссальный объем размеченных данных и выполнение очень сложных вычислений, общая стоимость которых может составлять сотни миллионов долларов.

В отличие от традиционных систем, нейроморфные компьютеры объединяют процессы обработки данных и хранения информации, имитируя структуру человеческого мозга. В нем сети нейронов и синапсов функционируют совместно. Синапсы, обеспечивающие связь между нейронами, усиливаются или ослабевают в зависимости от моделей активности, что позволяет мозгу постоянно адаптироваться в ходе обучения.

Разработка основана на принципе, сформулированном доктором Дональдом Хеббом и известном как закон Хебба: нейроны, активирующиеся одновременно, укрепляют связь между собой. Фридман уточнил, что если один искусственный нейрон вызывает активацию другого, то проводимость синапса, соединяющего их, возрастает.

Для моделирования связей между нейронами исследовательская группа применила наноразмерные устройства, известные как магнитные туннельные переходы. Они состоят из двух слоёв магнитного материала, разделенных изолирующим слоем. Прохождение электронов через барьер облегчается, когда магнитные ориентации слоев совпадают. Магнитные туннельные переходы были интегрированы в прототип нейроморфного компьютера для использования в качестве сетевых реле, предназначенных для имитации процессов обучения и распознавания образов, характерных для мозга. По мере прохождения сигналов через эти переходы их соединения адаптируются, усиливая определенные пути, подобно тому, как синаптические связи укрепляются в процессе обучения. Данная конструкция обеспечивает надёжное сохранение информации.

На следующем этапе развития команда планирует расширить функциональность своего прототипа, адаптировав его для работы с более масштабными системами. В случае разработки коммерчески успешной системы, нейроморфные компьютеры, благодаря низкому энергопотреблению и сокращенному времени обучения, смогут обеспечить интеллектуальные возможности мобильных устройств без значительных затрат энергии. Фридман отметил, что их исследования демонстрируют перспективный подход к созданию компьютеров, имитирующих работу мозга и способных к самостоятельному обучению.

Исследование было в журнале Communications Engineering.