Мы будем рады, если вы поддержите портал



Вконтакте Одноклассники Твиттер Фейсбук

красный зелёный голубой

Нейросеть впервые запустили на спинтронном чипе

Нейросеть впервые запустили на спинтронном чипе
ПОЛНЫЙ АНТИПАРАЗИТАРНЫЙ КОМПЛЕКТ (НА 10 ДНЕЙ ЧИСТКИ). ЛИМОННО ЭВКАЛИПТОВАЯ ЧИСТКА

Исследователи Университета Тохоку, Япония, сообщили о первом в мире успешном эксперименте работы искусственного интеллекта на базе энергонезависимого спинтронного устройства. Описание эксперимента опубликовано в журнале Applied Physics Express.

Разработки в области искусственного интеллекта направлены на создание вычислительных систем, которые могли бы воспринимать и обрабатывать информацию так же, как это делает человек. Например, использовать ассоциации при распознавании образов. Классические полупроводниковые микросхемы, используемые для решения таких задач, оказываются достаточно громоздкими и довольно энергозатратными по сравнению с человеческим мозгом.

Решить проблему энергопотребления может спинтроника — электроника, работающая со спиновыми (спин-поляризованными) токами. Ее отличие от традиционной электроники заключается в том, что если в обычном электрическом токе перемещаются заряды, то в электронике нового поколения перемещаются спины электронов. Спин электрона может находиться в одном из двух состояний − либо направление спина совпадает с направлением намагниченности магнитного материала, либо спин и намагниченность разнонаправлены, причем переворот спина практически не требует затрат энергии, а если изменить направление спина, то кинетическая энергия электрона не изменится — то есть тепла почти не выделяется. Таким образом, спиновая электроника обеспечивает быстродействие, а также низкое энергопотребление и тепловыделение — в сочетании эти свойства идеально подходят для основы устройств с искусственным интеллектом.

Новая работа на базе твердотельного спинтронного устройства реализует один из самых распространенных вариантов нейросети — нейронную сеть Хопфилда. Одно из ее применений — автоматическая ассоциативная память. Нейронная сеть этой модели умеет запоминать эталонные образы и находить похожие на них паттерны среди зашумленных входных данных. При этом модель показывает, каким образом может быть организована память в сети из элементов, которые не являются очень надежными. Экспериментальные данные показывают, что даже при увеличении количества вышедших из строя нейронов до 50 процентов, вероятность правильного ответа остается близка к 100 процентам. Продемонстрированное устройство может «запоминать» произвольное значение между 0 и 1, обучаясь в аналоговом режиме — до некоторой степени это соответсвует принципам обучения живого мозга на основе пластичности проводимости в синапсах мозга.

В основе нового устройства лежат спинтронные «синапсы» — двухслойные датчики типа антиферромагнетик-ферромагнетик, которые имеют разное сопротивление в зависимости от силы пропускаемого тока за счет переключения спин-орбитального крутящего момента. В предыдущем исследовании группа ученых показала, что переключение момента не требует внешнего магнитного поля и определяется только структурой материала.Устройство включает в себя аналоговую схему на базе тридцати шести спинтронных синапсов, плату для генерации электрических импульсов, и программный модуль. Веса в нейросети задают величины сопротивления в синапсах. А на них, в свою очередь, влияет сила электрического импульса, которая рассчитывается в зависимости от текущего сопротивления схемы. Модель Хопфилда обновляет веса до достижения положения равновесия. Экспериментальная проверка устройства показала, что обучение модели проходит довольно эффективно и в результатет такого обучения спинтронная нейросать может корректно распознавать простые черно-белые паттерны размером 3×3 пикселя.

Ученые рассчитывают, что проведенный эксперимент откроет новые горизонты в технологиях искусственного интеллекта: компактный размер нового устройства и возможность быстрой обработки данных при сверхнизких энергозатратах сможет обеспечить его использование в для распознавания изображений, в носимых устройствах и роботах. Для этого, конечно, понадобится разработать способ масштабирования простого устройства-прототипа до сложности, соответствующей современной электронике.

N+1

Поставьте оценку:
Рейтинг 0 (Проголосовало: 0)
Понравилось? Поделитесь с друзьями через кнопки социальных сетей!

Добавить страницу в закладки

0
18:09
64
Популярные видео каналы