A mesterséges szinapszisok egy apró, önszervezett hálózata emlékszik tapasztalataikra és megoldhatja az egyszerű problémákat. Alkotói remélik, hogy valamikor ezen a mesterséges agy alapján olyan eszközöket hoznak létre, amelyek energiahatékonyságukban nem alacsonyabbak az agy számítási teljesítményén. Általánosságban elmondható, hogy ha az agy elmulasztja a gondolkodásban és a problémák megoldásában elért eredményeiket, akkor azok tökéletes energiahatékonysággal rendelkeznek. Az agynak ugyanannyi energiára van szüksége, hogy működjön, mint egy 20 wattos izzólámpa. És a világ egyik legerősebb és leggyorsabb szuperszámítógépe, a Japánban, Kobén található Computer K akár 9,89 megawatt teljesítményt használ fel - körülbelül 10 000 házat. De 2013-ban, még ezzel az energiával is, 40 percbe telt a gépen, hogy az emberi agy aktivitásának 1% -át 1 másodperc alatt szimulálja.
És így a Los Angeles-i Kaliforniai Egyetemen működő NanoSystems Intézet kutatómérnökei azt remélik, hogy versenyben állnak az agy számítási és energiahatékonysági képességeivel, az agy szerkezetét tükröző rendszereknek köszönhetően. Egy olyan eszközt hoznak létre, amely valószínűleg az első a maga nemében, amelyet „az agy ihlette olyan tulajdonságok létrehozására, amelyek lehetővé teszik, hogy az agy megtegye, amit csinál” - mondja Adam Stig, az intézet kutatója és egyetemi docens, aki a projektet Jim Gimzewski-vel, a kaliforniai egyetem kémiai professzorával vezeti. Los Angelesben.
Tervezésük egyáltalán nem hasonlít a szokásos számítógépekhez, amelyek szilikon mikroáramkörökre nyomtatott kis vezetékeken alapulnak, rendkívül rendezett áramkörökben. A jelenlegi kísérleti változat egy 2 x 2 mm-es ezüst nanoszálak rácsát, amelyeket mesterséges szinapszis kapcsol össze. A geometriai pontosságú szilícium-áramkörektől eltérően, ez az eszköz úgy van szőtt, mint egy "jól kevert spagetti edény", mondja Stig. Sőt, finom szerkezete véletlenszerű kémiai és elektromos folyamatokból épül fel, és nem gondosan megtervezett.
Összetettségében ez az ezüst háló az agyra emlékeztet. A rács négyzetcentiméterén egy milliárd mesterséges szinapszis van, ez több nagyságrenddel különbözik a valódi agytól. A hálózat elektromos aktivitása olyan összetett rendszerekre jellemző tulajdonságot is mutat, mint például az agy: "kritikus", a rend és a káosz közötti állapot, amely a maximális hatékonyságot jelzi.
Az erősen összefonódott nanoszövek ez a háló kaotikus és véletlenszerűnek tűnhet, de szerkezete és viselkedése hasonlít az agy idegsejtjeinek struktúrájára és viselkedésére. A NanoSystems tudósai a tanulás és a számítástechnika agyi eszközeként fejlesztik ki.
Ezenkívül az előzetes kísérletek azt mutatják, hogy ennek a neuromorf (azaz agyszerű) ezüst dróthálónak nagy a funkcionális potenciálja. Már képes egyszerű oktatási és logikai műveleteket végrehajtani. Eltávolítja a nem kívánt zajt a vett jelből, fontos képessége a hangfelismeréshez és hasonló feladatokhoz, amelyek problémákat okoznak a hagyományos számítógépekben. És létezése azt az alapelvet bizonyítja, hogy egy nap az agyhoz hasonló energiahatékonyságú eszközöket lehet létrehozni.
Ezek az előnyök különösen a szilícium-mikroprocesszorok miniatürizálódásának és hatékonyságának közeledő határának fényében kíváncsiak. "A Moore törvénye halott, a félvezetők már nem válhatnak kisebbekké, és az emberek elkísérlik a teendőiket" - mondta Alex Nugent, a Knowm, az idegrendszeri számítógépes társaság vezérigazgatója, amely nem vesz részt az UCLA projektben. „Tetszik ez az ötlet, ez az irány. A hagyományos számítási platformok milliárdszor kevésbé hatékonyak."
Promóciós videó:
Szinapszisként vált
Amikor Gimrzewski 10 évvel ezelőtt elkezdte dolgozni az ezüst rácsos projekten, egyáltalán nem érdekli az energiahatékonyság. Unatkozni kezdett. Pásztázó alagútmikroszkóppal az elektronika atomskálán történő tanulmányozására 20 évig végül azt mondta: "Fáradt vagyok a tökéletességtől és a pontos irányítástól, és egy kicsit unom a redukcionizmustól."
Feltételezzük, hogy a redukcionizmus alapja az összes modern mikroprocesszor, amikor az összetett jelenségek és áramkörök egyszerű jelenségek és elemek segítségével magyarázhatók.
2007-ben felkérték, hogy tanulmányozza az egyes atomkapcsolókat (vagy kapcsolókat), amelyeket a japán Tsukubában, a Nanoarchitektonikai Anyagok Nemzetközi Központja Masakazu Aono csoportja fejlesztett ki. Ezek a kapcsolók ugyanazt az összetevőt tartalmazták, amely egy ezüst kanál feketévé vált, amikor megérinti a tojást: vas-szulfid, amely a kemény fém ezüst közé esik.
A készülékek feszültsége által az ezüst-szulfidban lévő pozitív töltésű ezüs ionok az ezüst katódréteg felé tolódnak, ahol fémes ezüstré redukálódnak. Az atomi ezüstszálak növekednek, végül bezárják a fém ezüst oldalai közötti rést. A kapcsoló be van kapcsolva, és áram áramolhat. Az áram megfordításának ellenkező hatása van: az ezüst hidak összehúzódnak és a kapcsoló kikapcsol.
Azonban röviddel a váltás kifejlesztése után az Aono csoport elkezdett megfigyelni a szokatlan viselkedést. Minél gyakrabban használták a kapcsolót, annál könnyebb volt bekapcsolni. Ha egy ideje nem használták, fokozatosan kikapcsolódott. Lényegében a kapcsoló emlékezett a történelemre. Aono és munkatársai azt is megállapították, hogy a kapcsolók úgy tűnik, hogy kölcsönhatásba lépnek egymással, úgy hogy az egyik kapcsoló bekapcsolása néha blokkolja vagy kikapcsolja a közelben lévő többi embert.
Az Aono csoport többsége ezeket a furcsa tulajdonságokat a kapcsolókon kívül építette be. De Gimrzewski és Stig (akik éppen PhD-t szereztek Gimrzewski csoportjában) emlékezetbe álltak a szinapszisokra, az emberi agy idegsejtjei közötti váltásokra, amelyek megváltoztatják a tapasztalatokkal és az interakcióval való kapcsolatokat. Így született az ötlet. "Gondoltuk, miért nem próbálja ezt lefordítani egy olyan struktúrára, amely hasonlít egy emlős agykéregre, és ezt megvizsgálja?" - mondja Stig.
Egy ilyen összetett szerkezet felépítése határozottan nehéz volt, ám Stig és Odrius Avicenis, akik éppen diplomás hallgatóként csatlakoztak a csoporthoz, ehhez kidolgozták a jegyzőkönyvet. Az ezüst-nitrát apró rézgömbökre öntésével mikroszkopikusan vékony, egymást keresztező ezüsthuzalok növekedését okozhatják. Ezután kéngázt szivattyúzhatnak ezen a rácson keresztül, hogy ezüstös szulfidréteget hozzanak létre az ezüst huzalok között, mint az eredeti Aono csapat atomkapcsolójában.
Önszervezett kritika
Amikor Gimzewski és Stig elmondta másoknak a projektjüket, senki sem hitte, hogy ez mûködni fog. Egyesek szerint a készülék egyfajta statikus aktivitást mutat, és rajta állna - emlékezett vissza Stig. Mások az ellenkezőjét javasolták: "Azt mondták, hogy a kapcsoló lépcsőzetes lesz, és az egész szerkezet csak kiég." - mondja Gimzewski.
De a készülék nem olvadt. Ezzel szemben, amikor Gimzewski és Stig egy infravörös kamerán keresztül figyelték őt, a bemenő áram tovább változtatta az eszközön átmenő utat - igazolva, hogy a hálózaton végzett tevékenység nem lokalizált, hanem eloszlott, mint az agyban.
2010 egyik őszi napján, amikor Avicenis és munkatársa, Henry Sillin növelték a készülék bemeneti feszültségét, hirtelen észrevették, hogy a kimeneti feszültség véletlenszerűen rezegni kezd, mintha a drótháló életre kelne. "Leültünk és ránéztünk, sokkoltak" - mondja Sillin.
Azt hittem, találtak valami érdekeset. Amikor Avicenis több nap alatt elemezte a megfigyelési adatokat, úgy találta, hogy a hálózat sokáig gyakrabban, mint hosszú ideig, ugyanazon a tevékenységi szinten maradt. Később úgy találták, hogy a kis tevékenységi területek gyakoribbak, mint a nagyok.
„Az állkapocsom leesett” - mondja Avicenis, mert ez volt az első alkalom, amikor az eszközről megtanultak egy hatalmi törvényt. A hatalmi törvények matematikai összefüggéseket írnak le, amelyekben az egyik változó a másik hatalmaként változik. Olyan rendszerekre vonatkoznak, amelyekben a nagyobb léptékű, hosszabb események ritkábbak, mint a kisebbek és rövidebbek, de széles körben elterjedtek, és nem véletlenül. Per Bac, a 2002-ben elhunyt dán fizikus, először hatalmi törvényeket javasolt mindenféle komplex dinamikus rendszer fémjelzőjeként, amely nagy léptékben és nagy távolságokra képes szerveződni. Ez a viselkedés, azt mondta, azt jelzi, hogy egy komplex rendszer egyensúlyba lép és működik a rend és a káosz közötti arany középértékben, "kritikusság" állapotban, és annak minden részei kölcsönhatásba lépnek és összekapcsolódnak a maximális hatékonyság érdekében.
Amint Buck jósolta, az emberi agyban megfigyelték a hatalmi törvény szerinti viselkedést: 2003-ban Dietmar Plentz, a Nemzeti Egészségügyi Intézet neurofiziológusa megfigyelte, hogy az idegsejtek csoportjai másokat aktiváltak, mások pedig aktiválták, gyakran szisztémás aktivációs lépéseket váltottak ki. Plenz megállapította, hogy ezeknek a kaszkádoknak a mérete a hatalmi törvény szerinti eloszlást követi, és az agy valóban úgy tett, hogy maximalizálja a tevékenység terjedését anélkül, hogy kockáztatná annak elvesztését.
Nagyon fontos az a tény, hogy a Kaliforniai Egyetemi eszköz bemutatta a hatalmi törvény működését is - mondja Plentz. Mivel ebből következik, hogy, akárcsak az agyban, finom egyensúlyban van az aktiválás és a gátlás között, ami megtartja az alkatrészek összegét. A tevékenység nem elnyomja a készletet, de sem áll le.
Később Gimzewski és Stig újabb hasonlóságot találtak az ezüst hálózat és az agy között: ugyanúgy, mint az alvó emberi agy kevesebb rövid aktiválási kaszkádot mutat, mint az ébredő agy, az ezüst hálózatban a rövid aktiválási állapot ritkább az alacsonyabb bemeneti energiák esetén. Bizonyos módon az eszköz energiafogyasztásának csökkentése olyan állapotot hozhat létre, amely hasonlít az emberi agy alvó állapotára.
Tanulás és számítástechnika
És itt van a kérdés: ha az ezüst huzalok hálózatának agyszerű tulajdonságai vannak, megoldható-e számítási problémák? Az előzetes kísérletek azt mutatták, hogy a válasz igen, bár a készülék természetesen még távolról sem hasonlítható össze egy szokásos számítógéppel.
Először is, nincs szoftver. Ehelyett a kutatók kihasználják azt a tényt, hogy a hálózat a kimeneti mérési helytől függően különböző módon torzíthatja a bejövő jelet. Ez lehetővé teszi a hang- vagy képfelismerést, mivel a készüléknek képesnek kell lennie a zajos bemeneti jel megtisztítására.
Ebből az is következik, hogy az eszköz ún. Rezervoár számításokra használható. Mivel az egyetlen bemenet elvileg sok millió különféle kimenetet generál (így a tartályt), a felhasználók kiválaszthatják vagy kombinálhatják a kimeneteket úgy, hogy az eredmény a kívánt bemeneti számítás legyen. Például, ha egy eszközt egyidejűleg két különböző helyen stimulál, akkor fennáll annak esélye, hogy a különböző kimenetek millióinak egyike képviseli a két bemenet összegét.
A kihívás az, hogy megtaláljuk a helyes következtetéseket és dekódoljuk azokat, és kitaláljuk, hogyan lehet a legjobban kódolni az információt, hogy a hálózat megértse. Ezt meg lehet valósítani az eszköz kiképzésével: a feladat százainak vagy ezreinek futtatásával, először az egyik típusú bemenettel, majd a másikval, és összehasonlítva, hogy melyik kimenet jobban megfelel a feladatnak. "Nem programozzuk az eszközt, de az információ kódolásának legjobb módját választjuk úgy, hogy a hálózat viselkedése hasznos és érdekes legyen" - mondja Gimrzewski.
A hamarosan közzéteendő munkában a tudósok elmagyarázzák, hogyan vezettek be vezetékek hálózatát egyszerű logikai műveletek végrehajtására. Nem publikált kísérletekben kiképzték a hálózatot egy egyszerű memóriaprobléma megoldására, amelyet általában patkányoknak adtak (a T-labirintus). A T-labirintus tesztben a patkányt jutalmazzák, ha a fényre reagálva helyesen fordul. Saját képzési verzióval a hálózat az idő 94% -át választhatja meg.
Eddig ezek az eredmények alig több, mint az elv igazolása - mondja Nugent. "A kis patkány, amely döntést hoz a T-labirintusban, soha nem kerül olyan közel ahhoz, hogy a gépi tanulásban ki tudja értékelni a rendszerét" - mondja egy hagyományos számítógépen. Kételkedik abban, hogy az eszközt hasznos chipekké alakíthatják a következő években.
De a potenciál hatalmas, hangsúlyozza. Mivel a hálózat, mint az agy, nem választja el a feldolgozást és a memóriát. A hagyományos számítógépeknek információt kell továbbítaniuk a különféle tartományok között, amelyek kezelik ezt a két funkciót. "Mindez az extra kommunikáció felépül, mert a vezetékeknek áramra van szükségük" - mondja Nugent. Ha hagyományos számítógépeket használ, akkor Franciaországot ki kell kapcsolnia, hogy egy teljes emberi agyat tisztességes felbontással szimuláljon. Ha az olyan eszközök, mint az Ezüst Hálózat, meg tudják oldani a hagyományos számítógépeken futó gépi tanulási algoritmusok hatékonyságát, akkor milliárdszor kevesebb energiát tudnak felhasználni. És akkor a kérdés kicsi.
A tudósok megállapításai azt is alátámasztják, hogy megfelelő körülmények között az intelligens rendszerek önszerveződéssel alakíthatók ki, fejlesztési sablonok vagy folyamatok nélkül. Az Ezüst Hálózat "spontán módon kialakult" - mondja Todd Hilton, a DARPA volt menedzsere, aki már korán támogatta a projektet.
Gimrzewski úgy véli, hogy az ezüst huzalok vagy hasonló eszközök hálózata jobb lehet, mint a hagyományos számítógépek, a komplex folyamatok előrejelzésekor. A hagyományos számítógépek olyan egyenletekkel modellezik a világot, amelyek gyakran csak körülbelül leírják az összetett jelenségeket. Az atomi kapcsoló neuromorf hálózatok saját belső szerkezeti összetettségüket összehangolják a szimulált jelenséggel. És gyorsan meg is teszik - a hálózat állapota másodpercenként akár tízezer változás sebességgel ingadozhat. "Komplex rendszert használunk a komplex jelenségek megértésére" - mondja Gimrzewski.
Ez év elején, az American Chemical Society San Francisco-i ülésén, Gimzewski, Stig és munkatársaik egy olyan kísérlet eredményeit mutatták be, amelyben a hatéves Los Angeles-i forgalmi adatkészlet első három évét egy impulzussorozatban táplálták, jelezve a elhaladó autók óránként. Több száz órás edzés után a kimenet végül megjósolta az adatkészlet második felének statisztikai trendjét, és elég jól, annak ellenére, hogy nem volt megmutatva az eszköz számára.
Lehet, hogy egy napon, Gimrzewski viccelődik, a hálózatot használja a tőzsdei előrejelzéshez.
Ilya Khel