Искусственный Интеллект может получить больше вычислительных возможностей, чем человеческий мозг

Ученым Корейского Института Науки и Технологии (KSIT) удалось воплотить «в железе» базовый элемент построения нейронных сетей вида «нейрон-синапс-нейрон» для организации высокопроизводительных и экономичных нейроморфных вычислений.

По заявлениям руководителя исследовательской группы доктора Джун Ён Квак (Joon Young Kwak), им удалось использовать наноразмерный нитрид бора (hBN), также известный как «Микрокерамика» или «Белый графит», в виде двумерной гексагональной пленки, как основной и единственный материал для создания искусственных нейронов и синапсов. На данный момент для построения нейроморфных вычислительных сетей (нейросети, построенные по аналогии с человеческим мозгом) в большинстве случаев используют транзисторы CMOS, которые отличаются высоким энергопотреблением и гибридной структурой, состоящей из различных металлов, окислов и полупроводников. Производство крупномасштабных аппаратных систем искусственного интеллекта на их основе ограничено высокой технологической сложностью изготовления и «прожорливостью». Работа доктора Квак направлена на борьбу с указанными недостатками и может привести к созданию в обозримом будущем реальной вычислительной среды для ИИ, превышающей по производительности (количеству нейронов и синапсов) мозг человека.

Искусственная нейронная сеть на основе мемристоров. а) Схематеческое изображение биологической... — Искусственная нейронная сеть на основе мемристоров. а) Схематеческое изображение биологической нейронной сети и б) электрическая принципиальная схема.

«Аппаратные системы искусственных нейронных сетей могут использоваться для эффективной обработки огромных объемов данных, генерируемых в реальных приложениях, таких как умные города, здравоохранение, связь нового поколения, прогнозирование погоды и автономные транспортные средства», — сказал доктор Джун Ён Квак из KIST, объясняя значимость его научного достижения. «Это поможет решить экологические проблемы, такие как выбросы углекислого газа, за счет значительного сокращения энергопотребления и одновременного превышения пределов масштабирования существующих кремниевых устройств на базе CMOS».

Однако, следует отметить, что количество нейронов в здоровом человеческом мозге может превышать 200 миллиардов, а от каждой из них могут отходить десятки тысяч синапсов. Это огромное количество и несмотря на научные исследования построение вычислительной сети подобного масштаба пока невозможно.

По материалам Wiley Online Library

0 комментариев