Искусственные нейроны IBM на фазовой смене имитируют мозговые спайки для ультра-густого, низкоэнергопотребляющего вычисления

Исследование Мануэля Ле Галло вдохновит новое поколение экстремально густых нейроморфных вычислительных систем. (Источник: IBM Research – Zurich)

Вдохновляясь спиковым общением человеческого мозга, IBM Research в Цюрихе спроектировал искусственные нейроны, эмулирующие поведение «интегрируй-и-стреляй», видимое, когда мы касаемся горячей плиты. Эти устройства могут обнаруживать паттерны и раскрывать корреляции в больших наборах данных, потребляя энергию и занимая пространство, сравнимое с биологической тканью — достижение, ускользавшее от ученых десятилетиями.

Прорыв детализирован в статье «Stochastic phase‑change neurons», вышедшей на обложке Nature Nanotechnology сегодня. Работа демонстрирует, как элементы памяти на фазовой смене могут быть сконфигурированы как ультра-густые, низкоэнергетические нейроны, способные на обучение без учителя на высокой скорости.

Я поговорил с соавтором и ученым IBM Research – Zurich Мануэлем Ле Галло, который завершает PhD в ETH Zurich.

Как функционирует искусственный нейрон?

Мануэль Ле Галло: Искусственный нейрон реализует схему «интегрируй-и-стреляй». Он накапливает входящие сигналы; когда суммарный потенциал достигает порога, он испускает спайк. Это простое накопление может реализовать удивительно сложные вычисления.

Что вдохновило дизайн?

ML: Цель — отразить вычислительную мощность биологического нейрона. В то время как традиционные искусственные нейроны полагаются на CMOS транзисторы, наш подход использует фазовую смену устройств для достижения той же функциональности с драматически меньшей мощностью и более высокой плотностью.

Какая была ваша роль?

ML: Мое исследование физики фазовой смены за последние три года информировало дизайн этих нейронов и позволило нам интерпретировать экспериментальные данные, представленные в статье.

«Мы думаем, наш подход будет более эффективным, особенно для обработки больших объемов данных».

— Мануэль Ле Галло, ученый IBM Research

Где могут быть применены искусственные нейроны?

Крошечные квадраты — контактные площадки, используемые для доступа к нанометровым фазово-сменяющимся ячейкам (невидимым). Острые зонды касаются площадок, изменяя фазовую конфигурацию в ответ на нейронный ввод. Каждый набор зондов обращается к популяции 100 ячеек.

ML: Наши эксперименты показывают, что единственный нейрон с множественными пластичными синапсами может детектировать временные корреляции через многие бинарные потоки событий — такие как соцмедиа, погода, или IoT сенсорные данные — стреляя, когда события выстраиваются в линию.

Почему нейроморфные вычисления более эффективны?

ML: Конвенциональные архитектуры разделяют память и логику, заставляя дорогой шатлинг данных. В нейроморфных системах вычисление и хранение сосуществуют, устраняя передачи память-логика и драматически снижая потребление энергии, особенно для массивных наборов данных.

Мануэль Ле Галло получил степень Мастера в Electrical Engineering в ETH Zurich и завершил thèse в IBM. Теперь он преследует PhD.

Об авторе: Миллиан Гехрер — летний стажер в IBM Research – Zurich, интервьюирующий ученых, чтобы узнать о их работе. Осенью он начнет изучение Computer Science в Принстонском университете.