Китай създаде пробивен невроморфен ИИ, с което надпреварата в областта на изкуствения интелект премина на следващо ниво

Използвайки стратегия, която имитира записването на информация в мозъка, учени от КНР са създали нова архитектура на изкуствения интелект (AI), която може да се окаже много по-продуктивна от сегашните си аналози. Подходът, който все още не е тестван, се базира на използването на неизбежните нееднородности на изкуствените неврони, произтичащи от дефектите в магнитните материали.

Досега напредъкът в областта на изкуствения интелект се постигаше предимно с класически цифрови изчислителни машини. Става ясно обаче, че силициевите устройства не са напълно подходящи за симулирането на мозъчни неврони. Изследователите се опитват да създадат невроморфна архитектура, която да възпроизвежда структурата и функциите на човешкия мозък. Такива системи биха направили пробив в скоростта на изчисленията и ефективността на изкуствения интелект, пише Physics World.

Архитектурата на някои невроморфни компютърни системи включва устройства с памет, които действат като мозъчни неврони. Те са свързани чрез мемристори, които променят съпротивлението си в отговор на протичащия през тях електрически ток. По този начин те имитират синапси, които прехвърлят електрическите сигнали между невроните. Силата на тези сигнали се променя, когато информацията се запомня и губи.

Едно от предизвикателствата при създаването на невроморфна система е да се постигне хомогенност на изчислителните устройства. Обикновено тяхната производителност варира значително. Ако вариациите са твърде големи, точността на цялата система намалява.

Но екип от учени от Пекинския педагогически университет стигна до заключението, че тази хетерогенност не е проблем, ако се подходи правилно.

Авторите на това проучване са разработили обещаваща стратегия за възпроизвеждане на тази биологична вариативност. Методът, наречен „популационно кодиране“, представя информацията под формата на колективната активност на популация от неврони, а не на отделни клетки. Този сценарий е по-близък до мозъчната функция, отколкото до система от еднакви неврони.

Използвайки този метод, учените са изчислили как мемристорите, свързващи изкуствените неврони, могат да бъдат активирани с помощта на стени от домейни. Тези структури се срещат във феромагнитните материали и разграничават областите с различни посоки на намагнитване. Подреждането на домейнната стена може да се променя под въздействието на електрическия ток. По този начин те са формирали основата на синаптичния мемристор.

Учените изчислиха, че при използването на такива мемристори хетерогенността на съставящите ги елементи ще бъде предимство.

„Ние демонстрирахме, че дори при силно хетерогенни устройства стратегията за популационен код може значително да подобри производителността на невронните мрежи“, заяви Же Юан, един от изследователите.

Авторите са убедени, че тяхното откритие ще доведе до създаването на по-мощни невроморфни компютърни системи с възможности, сравними с тези на класическите цифрови компютри, но много по-бързи и с възможност за имитиране на процесите в човешкия мозък.