מהנדסי MIT תכננו שבב שמתנהג בדיוק כמו חיבורי תאי מוח

(אנדריי וודולאז'סקי/שטרסטוק)

לעובדים בתחום המתקדמים בינה מלאכותית , לגרום למחשב לדמות פעילות מוחית היא משימה ענקית, אבל ייתכן שיהיה קל יותר לנהל אותו אם החומרה מתוכננת יותר כמו חומרת מוח מלכתחילה.

השדה המתהווה הזה נקרא מחשוב נוירומורפי . ועכשיו אולי מהנדסים ב-MIT התגברו על מכשול משמעותי - עיצוב שבב עם סינפסות מלאכותיות.

לעת עתה, מוחות אנושיים הרבה יותר חזקים מכל מחשב - הם מכילים כ-80 מיליארד נוירונים, ויותר מ-100 טריליון סינפסות המקשרות ביניהם ושולטות במעבר האותות.



איך שבבי מחשב עובדים כיום הוא על ידי העברת אותות בשפה שנקראת בינארית. כל פיסת מידע מקודדת ב-1 ו-0, או באותות הפעלה/כיבוי.

כדי לקבל מושג איך זה בהשוואה למוח, שקול את זה: בשנת 2013, אחד ממחשבי העל החזקים בעולם הפעיל סימולציה של פעילות מוחית , השגת תוצאה מזערית בלבד.

ה-K Computer של Riken השתמש ב-82,944 מעבדים ופטה-בייט של זיכרון ראשי - שווה ערך לכ-250,000 מחשבים שולחניים באותה תקופה.

לקח 40 דקות לדמות שנייה אחת מפעילותם של 1.73 מיליארד נוירונים המחוברים באמצעות 10.4 טריליון סינפסות. זה אולי נשמע כמו הרבה, אבל זה באמת שווה ערך לאחוז אחד בלבד מהמוח האנושי.

אבל אם שבב השתמש בחיבורים דמויי סינפסה, האותות המשמשים את המחשב יכולים להיות מגוונים הרבה יותר, ולאפשר למידה דמוית סינפסה. סינפסות מתווך את האותות המועברים דרך המוח, ונוירונים מופעלים בהתאם למספר וסוג היונים הזורמים על פני הסינפסה. זה עוזר למוח לזהות דפוסים, לזכור עובדות ולבצע משימות.

שכפול זה הוכיח את עצמו כקשה עד היום - אבל חוקרים ב-MIT תכננו כעת שבב עם סינפסות מלאכותיות עשויות סיליקון גרמניום המאפשרות שליטה מדויקת על עוצמת הזרם החשמלי הזורם לאורכם, בדיוק כמו זרימת היונים בין נוירונים.

בסימולציה, הוא שימש לזיהוי דוגמאות כתב יד עם דיוק של 95 אחוז.

עיצובים קודמים עבור שבבים נוירומורפיים השתמשו בשתי שכבות מוליכות המופרדות על ידי אמורפי'החלפת מדיום' להתנהג כמו הסינפסות. כאשר מופעלת, יונים זורמים דרך המדיום כדי ליצור חוטים מוליכים כדי לחקות משקל סינפטי, או את החוזק או החולשה של אות בין שני נוירונים.

הבעיה בגישה הזו היא שללא מבנים מוגדרים לנוע לאורכם, לאותות יש מספר אינסופי של נתיבים - וזה יכול להפוך את הביצועים של השבבים ללא עקביים ובלתי צפויים.

'ברגע שאתה מפעיל קצת מתח כדי לייצג נתונים מסוימים עם הנוירון המלאכותי שלך, אתה צריך למחוק ולהיות מסוגל לכתוב אותם שוב באותה צורה בדיוק', אמר החוקר הראשי ג'הוואן קים .

״אבל במוצק אמורפי, כשאתה כותב שוב, היונים הולכים לכיוונים שונים כי יש הרבה פגמים. הזרם הזה משתנה, וקשה לשלוט בו. זו הבעיה הכי גדולה - חוסר אחידות של הסינפסה המלאכותית״.

מתוך מחשבה על כך, הצוות יצר סריג של סיליקון גרמניום, עם תעלות חד-ממדיות שדרכן יונים יכולים לזרום. זה מבטיח שמשתמשים באותו נתיב בדיוק בכל פעם.

סריג אלה שימשו אז לבניית שבב נוירומורפי; כאשר הופעל מתח, כל הסינפסות בשבב הראו את אותו זרם, עם וריאציה של 4 אחוז בלבד.

סינפסה בודדת נבדקה גם עם מתח שהופעל 700 פעמים. הזרם שלו השתנה רק באחוז אחד - המכשיר הכי אחיד שאפשר.

הצוות בדק את השבב במשימה ממשית על ידי הדמיית המאפיינים שלו ושימוש באלו עם מסד נתונים של MNIST של דוגמאות כתב יד, המשמשות בדרך כלל לאימון תוכנות לעיבוד תמונה.

הרשת העצבית המלאכותית המדומה שלהם, המורכבת משלושה גיליונות עצביים המופרדים על ידי שתי שכבות של סינפסות מלאכותיות, הצליחה לזהות עשרות אלפי ספרות בכתב יד עם דיוק של 95 אחוז, בהשוואה לדיוק של 97 אחוז של תוכנה קיימת.

השלב הבא הוא למעשה לבנות שבב שמסוגל לבצע את משימת זיהוי כתב היד, במטרה סופית ליצור התקני רשת עצבית ניידים.

'בסופו של דבר אנחנו רוצים שבב גדול כמו ציפורן שיחליף מחשב על אחד גדול', אמרה קים . 'המחקר הזה פותח אבן דרך לייצר חומרה מלאכותית אמיתית'.

המחקר פורסם בכתב העת חומרי טבע .

אודותינו

פרסום עובדות עצמאיות ומוכחות של דיווחים על בריאות, מרחב, טבע, טכנולוגיה וסביבה.