Нейронные сети, в общих чертах повторяющие устройство человеческого мозга, обычно принимают форму цифровой программы, а не аппаратного обеспечения, а программа работает на стандартных микрочипах, которые замедляют ее работу, пишет MIT Technology Review.
Чип IBM, как нейронная сеть, написанная в программном коде, имитирует синапсы, соединяющие отдельные нейроны мозга. Сила этих связей в мозге должна меняться, иначе не происходит обучения. В природе это происходит за счет постепенного роста или отмирания синапсов. Это легко воспроизвести в виде программы, но чрезвычайно сложно — в железе. По крайней мере, так было до сих пор.
В журнале Nature исследователи IBM опубликовали описание новых микроэлектронных синапсов, которые они создали, вдохновившись двумя типами нейронных связей: кратковременными, которые используются для вычислений, и долговременными — для памяти. В процессе им пришлось столкнуться с рядом проблем — в частности, с низкой точностью — с которыми уже приходилось иметь дело предыдущим исследователям, говорит Майкл Шнайдер из Национального института науки и техники.
Конструкция чипа пока еще не блещет изяществом — он состоит из пяти транзисторов и трех других компонентов, тогда как в обычном чипе на их месте был бы всего один транзистор.
Тем не менее, протестировав в симуляции нейронную сеть, ученые обнаружили, что она работает такой же точностью, как обычная сеть глубокого обучения, несмотря на то, что потребляет в 100 раз меньше энергии.
Если это открытие получит коммерческое применение, оно оправдает все надежды, которые IBM возлагает на нейронные сети. Хотя компания сейчас не продает микрочипы, она не прекращает инвестиции в фундаментально новые виды микроэлектроники. Эти искусственные синапсы могут стать первым шагом к внедрению технологий машинного обучения в устройства размером со смартфон.
Южнокорейские инженеры исследуют возможность создания еще одного революционного для микроэлектроники устройства: гибрида транзистора и конденсатора. В реальности его пока не существует, но физики уже описали его.
