Ученые создали устройство, которое обрабатывает данные с использованием звуковых волн и функционирует аналогично синапсам в человеческом мозге. Такой метод может значительно повысить энергоэффективность искусственного интеллекта.
Традиционные компьютеры и современные ИИ-микросхемы функционируют на электронах и разделяют вычисления с памятью: данные постоянно перемещаются между ними, что требует значительного количества энергии и времени. В мозге все устроено иначе: нейроны и синапсы одновременно хранят и обрабатывают информацию, обеспечивая высокую энергоэффективность. Это и есть то, что пытается воспроизвести нейроморфная электроника — устройства, созданные по принципу нервной системы.
Даже самые современные нейроморфные чипы все еще далеки от сложности живого мозга. В своем исследовании специалисты Университета Аризоны предложили совершенно новый подход к их разработке и создали так называемый топологический акустический синапс. В этом устройстве используются акустические волны, которые перемещаются по крошечным связанным каналам, вместо движения электронов по проводникам.
Как и биологический синапс, способный усиливать или ослаблять сигнал между нейронами, этот искусственный синапс может изменять «силу связи», усиливая или подавляя звуковые волны. Информация кодируется в тонких различиях во времени прихода и перекрытия нескольких волн. Благодаря этому одно устройство может одновременно обрабатывать несколько потоков данных — параллельно, как это делает мозг.
Исследователи протестировали свой акустический синапс на типичных задачах машинного обучения: распознавание рукописных цифр и классификация видов цветов по признакам. Система продемонстрировала высокую точность и обучалась быстрее, чем стандартные модели нейросетей, при этом ей требовалось меньше внутренних «перенастроек». Энергопотребление оказалось ниже, чем у двух распространенных типов современной электронной элементной базы — полевых транзисторов и мемристоров.
По словам авторов разработки, одна из ключевых особенностей TAS заключается в том, что он может кодировать информацию в многомерном пространстве состояний, применяя сложную нелинейную динамику звуковых волн. Это открывает путь к сильно параллельным и крайне экономичным вычислениям.
На данный момент речь идет об отдельных элементах, однако долгосрочная цель — объединить множество таких акустических синапсов в миниатюрные структуры, напоминающие чипы. Если этот подход удастся масштабировать, в будущем могут появиться устройства, которые по принципам работы будут ближе к мозгу, чем к современным процессорам, и смогут решать сложные задачи ИИ при очень низком энергопотреблении.
Фото: hi-tech.mail.ru