Разработка неорганических материалов для мозговидных вычислений
Вы когда-нибудь хотели, чтобы ваш компьютер мог думать так же, как вы или, может быть, даже понимать вас?
Возможно, это будущее не наступит сейчас, но оно на шаг ближе, благодаря команде ученых и инженеров из Техасского университета A & M и недавнему открытию имитатора на основе материалов для нейронных сигналов, ответственных за передачу информации в человеческом мозге.
Многопрофильная команда, возглавляемая техасским специалистом по A & M Сарбаджитом Банерджи в сотрудничестве с инженером-электриком и компьютерным инженером Texas A & M Р. Стэнли Уильямсом и другими коллегами в Северной Америке и за рубежом, обнаружила подобный нейрону механизм электрического переключения в твердотельном материале β ‘ -Cu x V 2 O 5 — в частности, как он обратимо трансформируется между проводящим и изолирующим поведением по команде.
Команда смогла выяснить механизм, лежащий в основе этого поведения, по-новому взглянуть на β’-Cu x V 2 O 5 , замечательный материал, похожий на хамелеон, который изменяется с температурой или применяемым электрическим стимулом. В процессе они сосредоточились на том, как ионы меди перемещаются внутри материала и как этот тонкий танец в свою очередь выбрасывает электроны вокруг, чтобы преобразовать его. Их исследование показало, что движение ионов меди является стержнем изменения электропроводности, которое может быть использовано для создания электрических всплесков так же, как нейроны функционируют в церебральной нервной системе — важный шаг к развитию схем, функционирующих как человек мозг.
Их итоговый документ, в котором участвуют аспиранты химического факультета Texas A & M Абхишек Пария (в настоящее время в корпорации Intel), Джастин Эндрюс и Джозеф Хэнди в качестве первых авторов, опубликован 27 февраля в журнале Cell Press Matter .
В своем стремлении разработать новые режимы энергосберегающих вычислений широкая группа сотрудников использует материалы с настраиваемой электронной нестабильностью для достижения так называемых нейроморфных вычислений или вычислений, предназначенных для воспроизведения уникальных возможностей мозга и непревзойденной эффективности.
«Природа предоставила нам материалы с соответствующими типами поведения, чтобы имитировать обработку информации, которая происходит в мозге, но у тех, которые характеризуются до настоящего времени, были различные ограничения», — сказал Уильямс. «Важность этой работы состоит в том, чтобы показать, что химики могут рационально проектировать и создавать электрически активные материалы со значительно улучшенными нейроморфными свойствами. Как мы понимаем, наши материалы значительно улучшатся, что обеспечит новый путь к постоянному технологическому прогрессу наших вычислительных способностей «.
В то время как смартфоны и ноутбуки кажутся более гладкими и быстрыми с каждой итерацией, Parija отмечает, что новые материалы и вычислительные парадигмы, освобожденные от обычных ограничений, необходимы для удовлетворения постоянных требований к скорости и энергоэффективности, которые ограничивают возможности кремниевых компьютерных чипов, которые достигают их фундаментальные пределы с точки зрения энергоэффективности. Нейроморфные вычисления являются одним из таких подходов, и манипулирование переключением поведения в новых материалах является одним из способов достижения этого.
«Центральная предпосылка — и, следовательно, центральное обещание — нейроморфных вычислений заключается в том, что мы до сих пор не нашли способ выполнять вычисления таким же эффективным образом, как и функционирование нейронов и синапсов в мозге человека». сказал Эндрюс, научный сотрудник космических технологий НАСА. «Большинство материалов являются изоляционными (не проводящими), металлическими (проводящими) или где-то посередине. Однако некоторые материалы могут трансформироваться между двумя состояниями: изоляционным (выкл) и проводящим (вкл) почти по команде».
Используя обширную комбинацию вычислительных и экспериментальных методов, Хэнди сказал, что команда смогла продемонстрировать не только то, что этот материал претерпевает переход, вызванный изменениями температуры, напряжения и напряженности электрического поля, который можно использовать для создания нейроноподобных схем, но и всесторонне объяснить, как происходит этот переход. В отличие от других материалов, которые имеют переход металл-изолятор (MIT), этот материал основан на движении ионов меди в жесткой решетке ванадия и кислорода.
«По сути, мы показываем, что очень небольшое движение ионов меди в структуре приводит к значительному изменению проводимости во всем материале», — добавил Хэнди. «Из-за этого движения ионов меди материал превращается из изолирующего в проводящий в ответ на внешние изменения температуры, приложенного напряжения или приложенного тока. Другими словами, применение небольшого электрического импульса позволяет нам преобразовывать материал и сохранять информацию внутри него. как это работает в цепи, очень похоже на то, как нейроны функционируют в мозге ».
Эндрюс сравнивает танец с движением ионов меди и электронов на структуре ванадия.
«Когда ионы меди движутся, электроны на решетке ванадия движутся согласованно, отражая движение ионов меди», — сказал Эндрюс. «Таким образом, невероятно малые движения ионов меди вызывают большие электронные изменения в решетке ванадия без каких-либо заметных изменений в связывании ванадия-ванадия. Это похоже на то, как атомы ванадия «видят», что медь делает и реагирует».
На передачу, хранение и обработку данных в настоящее время приходится около 10 процентов мирового потребления энергии, но Банерджи говорит, что экстраполяции показывают, что потребность в вычислениях будет во много раз выше, чем прогнозируемое глобальное энергоснабжение может обеспечить к 2040 году. Следовательно, требуется экспоненциальное увеличение вычислительных возможностей. для трансформирующих представлений, включая Интернет вещей, автономный транспорт, устойчивую к стихийным бедствиям инфраструктуру, персонализированную медицину и другие серьезные социальные вызовы, которые в противном случае будут ограничены неспособностью современных вычислительных технологий справляться с масштабами и сложностью, порожденными человеком и машиной данные. Он говорит, что один из способов преодолеть ограничения традиционных компьютерных технологий — это взять реплику от природы — в частности, от нервной схемы человеческого мозга,
«Чтобы подражать основным элементам нейронной функции в искусственных схемах, нам нужны твердотельные материалы, которые демонстрируют электронную нестабильность, которая, как и нейроны, может хранить информацию в своем внутреннем состоянии и во времени электронных событий», — сказал Банерджи. «В нашей новой работе рассматриваются фундаментальные механизмы и электронное поведение материала, который демонстрирует такую нестабильность. Тщательно охарактеризовав этот материал, мы также предоставили информацию, которая будет инструктировать будущий дизайн нейроморфных материалов, который может предложить способ изменить природу машинные вычисления от простого арифметического до интеллектуального интеллекта, в то же время значительно увеличивая как производительность, так и энергоэффективность процессоров ».
Поскольку различные компоненты, которые управляют логическими операциями, хранят память и передают данные, все отделены друг от друга в традиционной компьютерной архитектуре, Банерджи говорит, что они страдают от внутренней неэффективности, касающейся как времени обработки информации, так и физического сближения устройства элементы могут быть до того, как тепловые отходы и электроны «случайно» туннелируют между компонентами, становятся большими проблемами. Напротив, в человеческом мозге логика, память и передача данных одновременно интегрированы в синхронизированную активацию нейронов, которые плотно связаны между собой в трехмерных разветвленных сетях. В результате нейроны мозга обрабатывают информацию при более низком напряжении в 10 раз и энергии синаптических операций почти в 5000 раз по сравнению с кремниевыми вычислительными архитектурами.
Полезно отметить, что команде по-прежнему необходимо оптимизировать многие параметры, такие как температура перехода и скорость переключения, а также величину изменения электрического сопротивления. Однако, определяя основополагающие принципы MIT в β’-Cu x V 2 O 5 в качестве материала-прототипа в обширной области кандидатов, группа определила определенные конструктивные мотивы и настраиваемые химические параметры, которые в конечном итоге оказываются полезными при разработке будущие нейроморфные вычислительные материалы — главное начинание, которое было начато в рамках программы Техасского A & M X-Grant.
«Это открытие очень захватывающее, потому что оно дает плодотворную почву для разработки новых принципов проектирования для настройки свойств материалов, а также предлагает новые интересные подходы для исследователей в этой области для размышлений об энергоэффективных электронных нестабильностях», — сказала Парижа. «Устройства, включающие нейроморфные вычисления, обещают повышенную энергоэффективность, которую еще предстоит достичь на кремниевых вычислениях, а также повышение производительности в вычислительных задачах, таких как распознавание образов — задачи, которые человеческий мозг особенно хорошо способен решать. Материалы и механизмы мы описываем, что в этой работе мы приближаемся на один шаг к реализации нейроморфных вычислений и, в свою очередь, к реализации всех социальных преимуществ и общих обещаний, которые с этим связаны ».
Многолетний проект включает в себя членов команды из четырех дисциплин (химия, физика, материаловедение и инженерия, а также электротехника и компьютерная инженерия) и исследователей из Техаса A & M, Национальной лаборатории Лоуренса Беркли, Университета в Буффало, Университета Бингемтона и Университета Техаса A & M в Катар также полагается на работу, выполненную в лаборатории Беркли «Молекулярный литейный завод» и «Усовершенствованный источник света» (ALS), «Усовершенствованный источник фотонов» (APS) в Аргоннской национальной лаборатории и «Канадский источник света». Исследование финансировалось главным образом Национальным научным фондом (грант № DMR 1809866) при дополнительной поддержке Техасского гранта A & M X-Grant и Национального исследовательского фонда Катара.
