Фотонных синапсов в мозговых компьютерах: следующий шаг в нейроморфных вычислениях - новости

Фотонных синапсов в мозговых компьютерах: следующий шаг в нейроморфных вычислениях - новости
Фотонных синапсов в мозговых компьютерах: следующий шаг в нейроморфных вычислениях - новости
Anonim

Фотонные синапсы в мозговых компьютерах: следующий шаг в нейроморфных вычислениях

Мы давно понимаем, что мозговые компьютеры представляют собой перспективное будущее, особенно в этот век крупномасштабной обработки данных. Теперь исследователи создали фотонный синапс, который может стать следующим шагом в том, чтобы сделать мозг компьютера более похожим на наши собственные.

Обычные вычисления всегда вращались вокруг отдельных блоков обработки в сочетании с схемой для обработки и хранения данных. Тем не менее, это не считается нигде рядом с оптимальным использованием аппаратного обеспечения. На протяжении десятилетий ученые пытались развить идею компьютера, который обрабатывает и хранит информацию так же, как и наши мозги. Эта идея, называемая нейроморфными вычислениями, сделала некоторые существенные успехи в будущем нашей вычислительной мощности.

Недавно опубликованный в журнале Science Advances исследовательский документ описывает новый тип фотонного синапса на кристалле, который может реализовать архитектуру нейроморфных вычислений.

Проблема архитектуры фон Неймана

Наши традиционные вычисления основаны на том, что называется архитектурой фон Неймана. Эта архитектура включает в себя отдельные отдельные компоненты, которые разрабатывают наши компьютеры с хранимой программой. В настоящее время у нас есть вход, который проходит через процессор, состоящий из логического затвора, блока управления, который направляет все остальные компоненты, память, которую можно сохранить на внешнем хранилище, и выход.

Image
Image

Архитектура фон Неймана. Изображение предоставлено Крисом-Мартином. (CC BY-SA 3.0)

В этой архитектуре из-за невозможности одновременного ввода инструкций и операций с данными невозможно. Это привело к ситуации в современных вычислениях, известной как узкое место фон Неймана. Хотя были такие оптимизации, как современные кэширование и низкоуровневые командные каналы, основная проблема узких мест все еще существует.

Многонациональная исследовательская группа считает, что они на шаг ближе к решению этой проблемы. В состав команды входят члены Университета Эксетера, а также коллеги из Мюнстера и Оксфордского университета. Вместе они создали фотонный чип, который может реплицировать архитектуру синапсов в нашем мозгу, что, возможно, исключает необходимость отправки данных назад и вперед между процессором и памятью. Команда разработала устройство с использованием подхода фотонной интегральной схемы, построенного с использованием ряда материалов с фазовым изменением (PCM), которые обычно встречаются в оптических приводах с волноводами из нитрида кремния.

Как это нейроморфные вычисления »// advances.sciencemag.org/content/advances/3/9/e1700160/F1.large.jpg?width=800&height=600&carousel=1" target = "_ blank"> здесь. Волновод имеет серию материалов с фазовым изменением, сидящих поверх него, чтобы воспроизвести синапс, в то время как до нейрон и пост-нейрон являются связями для входа и выхода

Компонент, называемый оптическим циркулятором, соединяет пост-нейрон с выходом, а также управляет оптическими импульсами, которые изменяют синаптический вес. Это позволяет измерять оптическую передачу через до и после нейронов с уровнем энергии, изменяющимся с синаптическим весом.

Image
Image

Символ для оптического циркулятора. Изображение предоставлено Geek3 (CC BY 3.0)

Исследование все еще продолжается, но исследователи считают, что это правильный шаг в направлении нейроморфных вычислений. Примечательно, что эти фотонные синапсы могут работать почти в 1000 раз быстрее наших человеческих мозгов. В будущем мы можем видеть вычисления на уровне сингулярности, используя огромные преимущества фотонных систем.

Профессор Вольфрам Пернич из Эксетера, соавтор статьи, объяснил: «Поскольку синапсы превосходят число нейронов в мозге примерно на 10 000 к 1, любой мозговой компьютер должен быть способен воспроизвести некоторую форму синаптической мимики. Это то, что мы сделали здесь ».

Рекомендуемое изображение используется любезно предоставлено Оксфордским университетом.