Вдохновившись архитектурой мозжечка — той части мозга, которая отвечает за координацию равновесия и тонкий мышечный контроль, исследователи разработали уникальное устройство, способное игнорировать повседневную информацию и реагировать только на неожиданные события.
Современные системы ИИ отлично выявляют закономерности, но делают это с огромными затратами вычислительных ресурсов: данные постоянно перемещаются между памятью и процессором, сталкиваясь с так называемым «узким местом фон Неймана» — ограничением пропускной способности, возникающим из-за общего канала передачи команд и данных. Мозг работает иначе: он не обрабатывает каждый сигнал с одинаковым вниманием, а отбирает рутинные задачи, сохраняя ресурсы для действительно значимых действий. Большинство нейроморфных систем ИИ стремятся имитировать кору больших полушарий — «центр мышления». Однако специалисты Северо-Западного университета (США) под руководством Марка Херсама решили черпать вдохновение из мозжечка, который отвечает за автоматические, «инстинктивные» реакции.
В нейронных схемах мозжечка постоянно происходит борьба между возбуждающими и тормозящими сигналами. В нормальных условиях они уравновешены, но при возникновении чего-то неожиданного баланс нарушается, и система предупреждает мозг: «Нужно действовать». Разработчики адаптировали этот принцип в виде одного элемента — мемтранзистора, который сочетает в себе память и вычисление. Его канал выполнен из двумерного полупроводника — дисульфида молибдена толщиной в один атомный слой. Ассиметричное размещение электродов и тонкого изолятора позволяет устройству функционировать либо в «возбуждающем», либо в «тормозящем» режиме в зависимости от направления напряжения.
На основе измерений отклика отдельных мемтранзисторов на повторяющиеся электрические импульсы команда создала выходной слой спайковой нейросети — такой, что обрабатывает информацию в виде отдельных «всплесков» сигналов, как в настоящем мозге. Эту сеть обучили различать нормальные ЭКГ и ЭКГ с аритмиями и оценили её работу по сравнению с трансформерной моделью — архитектурой, на которой основаны большие языковые модели.
Выяснилось, что система на мемтранзисторе обнаруживала нарушения ритма более чем вдвое быстрее и требовала примерно в 10 000 раз меньше вычислительных операций. По словам Херсама, это принципиально иной, а не просто «чуть более оптимизированный» способ выявления аномалий.
Такой подход особенно актуален для устройств, где критически важна быстрая реакция при минимальном потреблении энергии и отсутствии постоянного доступа к облачным ресурсам: носимые медицинские датчики, автономные автомобили, роботы и системы кибербезопасности. Вместо того чтобы круглосуточно обрабатывать гигабайты данных через дата-центры, устройство на базе мемтранзисторов может локально анализировать поток сигналов и реагировать только тогда, когда что-то выходит за рамки нормы.
По оценкам Международного энергетического агентства, к 2030 году дата-центры могут потреблять до 945 тераватт-часов в год, значительная часть из которых будет связана с ИИ. Поэтому переход к более «мозгоподобным», экономичным архитектурам становится не просто интересной задачей для инженеров, но и важным аспектом энергетической устойчивости. На данный момент отдельные мемтранзисторы далеки от интеграции на уровне коммерческих кремниевых чипов, однако, как отмечает Херсам, в будущем такие структуры можно будет развивать до сопоставимых размеров и скоростей.
Теперь исследователи планируют добавить системе еще одну характеристику мозжечка: способность «привыкать» к повторяющимся событиям и переставать воспринимать их как неожиданные. Это позволит чипам не только реагировать на аномалии, но и динамически изменять собственное представление о том, что считается нормой, так же, как это делает наш мозг.
Фото: hi-tech.mail.ru