الدماغ البشري لا يمكن أن يكون أكثر شمولا من قدرتها على التعامل مع يتم استبدال. ويحيط الدماغ البشري عن طريق الجهاز الكروي لينة، وهذا الجهاز يحتوي على حوالي مائة مليار خلية عصبية. في أي لحظة، والخلايا العصبية واحدة من خلال نقاط الاشتباك العصبي (أي المسافة بين الخلايا العصبية، ناقل عصبي متشابك بالتبادل) وينتقل الأمر لآلاف من الخلايا العصبية الأخرى.

الدماغ البشري والخلايا العصبية إشارة مجموعها أكثر من 100000000000000 نقاط الاشتباك العصبي في الدماغ بوساطة في تعزيز بعض الإشارات ولكن أيضا تقويض بعض الإشارات الأخرى، والدماغ قادر على تحديد في وضع سرعة البرق (نمط)، نضع في اعتبارنا حقيقة أن تعلم وأداء مهام أخرى.

ومؤخرا، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) مهندسين تصميم المشبك الاصطناعي ، ويمكن تحقيق مراقبة دقيقة من مثل هذا التيار المار من خلال قوة متشابك، أي تدفق الأيونات بين الخلايا العصبية مماثلة.

الخريطة | من اليسار إلى اليمين: MIT الباحث سكوت H. تان، Jeehwan كيم، وShinhyun تشوي.

وقد قام الفريق مصنوعة من السيليكون والجرمانيوم اصطناعية المشبك شريحة صغيرة. في عملية المحاكاة، ووجد الباحثون أن رقاقة يمكن التعرف على نماذج خط اليد ونقاط الاشتباك العصبي أن نسبة دقة التعرف على 95.

الأبحاث المنشورة في "مواد الطبيعة"، ويعتبر هذا الإنجاز أيضا نحو المحمولة لالتعرف على الأنماط وغيرها من المهام التعلم خطوة هامة في انخفاض القوة رقائق neuromorphic.

كل جانب، والباحثين الحوسبة neuromorphic ويأمل قدرة الدماغ البشري يمكن "نسخة" لرقائق الكمبيوتر. مثل القائم على رقاقة الدماغ البشري، والآن على أساس ثنائي، على / قبالة إشارات لحساب الشريحة الرقمية يختلف كثيرا، العناصر في العمل بطريقة التناظرية، تفعيلها من خلال إشارة التدرج تحول أو إشارة مرجح، تشبه الى حد بعيد الخلايا العصبية تعتمد على تيار نوع أيون والكمية عن طريق نقاط الاشتباك العصبي للتنشيط.

وبهذه الطريقة، يمكن للرقائق neuromorphic على نطاق صغير مثل الدماغ التعامل بشكل فعال الملايين من تدفقات الحوسبة المتوازية، ولكن في الوقت الحاضر، فقط على نطاق واسع العملاق أن يكون من الممكن تحقيق هذا الحوسبة المتوازية. هذه التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المحمولة حاليا العقبة الرئيسية أمام المشابك العصبية، وهو أمر صعب حقا لتنفيذ في الأجهزة.

معظم تصميم رقاقة neuromorphic يحاولون محاكاة الاتصالات المشبكية بين الخلايا العصبية، التي ترتبط بها طبقتين موصل "التحول المتوسطة" الطبقة أو الانفصال المكاني متشابك تحقيقه. عندما يتم تطبيق الجهد، حركة الأيونات تشكيل خيوط موصلة على المدى المتوسط التحول، على غرار وزن المشبك سيتغير.

ومع ذلك، فإن التصميم التقليدي من الصعب السيطرة على تدفق الأيونات. وقال كيم واحد من المصممين، ومسار التحول من متوسطة مصنوعة من غالبية الأيونات في المواد غير المتبلورة لديه امكانيات غير محدودة، وتضم واجهة التبديل التقليدية تعدد المسارات، ومن الصعب التنبؤ بالضبط أي طريق أسلك الأيونات.

هذا هو مثل لعبة آلة الممرات باتشينكو، من خلال سلسلة من الدبابيس ورافعة توجه كرة صغيرة أو نقل الكرة بعيدا عن آلة أسفل.

الشكل أستاذ شو Jeehwan كيم

وصف كيم: "إذا كنت تستخدم تطبيق ممثل عدد من الجهد لالخلايا العصبية الاصطناعية (انتقال) من بيانات معينة، يجب أن تكون قادرة على تنفيذ المسح والكتابة بالضبط بنفس الطريقة ولكن في المواد الصلبة غير متبلور، متى. عندما تكتب مرة أخرى، بسبب العديد من العيوب في المواد الصلبة، أيون سوف تذهب في اتجاهات مختلفة، وبالتالي فإن التغيير الحالي أيون بأكمله في أي وقت، وتخرج عن نطاق السيطرة. هذا هو التحدي الأكبر الذي يواجه الآن - نقاط الاشتباك العصبي التجانس اصطناعية . "

وكيم وزملاؤه لم تستخدم المواد غير متبلور لخلق نقاط الاشتباك العصبي الاصطناعية، استخدموا السيليكون أحادية . أمر الذرية سلسلة من السيليكون الكريستال واحد، وعدم وجود العيوب الداخلية في كمية كبيرة. لذلك، حاول فريق البحث إلى استخدام السيليكون أحادية لإنتاج عيوب خط أو الاضطرابات دقيقة واحدة الأبعاد، أيونات يمكن ان تتحرك على طول الاضطرابات أو العيوب وفقا لمسار التدفق المتوقع.

ولتحقيق هذا الهدف، بدأ الباحثون من رقاقة السيليكون، في أول نمط المجهري على رقاقة السيليكون محفورا، ثم نمت على الجرمانيوم السيليكون، ويتم تشكيل السيليكون والجرمانيوم نمط المجهري، مادة السيليكون والجرمانيوم هو مادة تستخدم عادة في الترانزستور. منذ الجرمانيوم السيليكون شعرية هي أكبر قليلا من شعرية السيليكون، وجدت كيم أن هذه المواد اثنين قادرة على تشكيل الاضطرابات عدم تطابق شعرية شكل قمع، تشكل في نهاية المطاف مسار تدفق تيار البلازما واحد.

لذلك، الباحثون انتاج الاصطناعي شكل العصبي المشبك رقاقة مصنوعة من السيليكون والجرمانيوم، حيث كل واحد من نقاط الاشتباك العصبي حوالي 25 نانومتر . عندما يتم تطبيق الجهد على كل نقاط الاشتباك العصبي متشابك تظهر كلها تقريبا من نفس تدفق / أيون الحالي، والفرق بين نقاط الاشتباك العصبي حوالي 4. مقارنة مع المواد غير متبلور مصنوعة من المشبك، وأداء أكثر اتساقا.

كما تم اختبارها مرارا وتكرارا نقاط الاشتباك العصبي. بعد تطبيق نفس الدراجات الجهد 700V وجدت، كل المشبك يحمل نفس التيار، والفرق بين دورات 1 فقط.

وقال كيم: " هذا هو المفتاح ونحن قادرون على تحقيق أعلى جهاز التكرار، وهذا الجهاز يدل أيضا على الشبكة العصبية الاصطناعية . "

فريق الاختبار النهائي اكتشاف كيفية تنفيذ المهمة الفعلية للتعلم مثل كيفية التعرف على عينات خط اليد. ويعتقد الباحثون أن هذا هو أول اختبار حقيقي رقائق neuromorphic. رقاقة يتكون من الخلايا العصبية الإدخال / مخفي / الإخراج، ويرتبط كل الخلايا العصبية عبر المشبك الاصطناعي القائم على خيوط الخلايا العصبية الأخرى.

ويعتقد العلماء أن هذا كومة الشبكة العصبية يمكن استخدامها للتعلم. على سبيل المثال، إذا كان مدخلات مكتوبة بخط اليد هو 1، ثم علم الناتج هو 1، وبعض من الأوزان المدخلات والمخرجات الخلايا العصبية والخلايا العصبية الاصطناعية وزن المشبك تفعيلها. عندما أكثر بخط اليد 1 غير مساهمة في الشريحة نفسها، عندما ملامح تشبه نفس الرسالة التي يشعر عينات مختلفة من نفس الخلايا العصبية الناتج قد يتم تفعيلها، والتعلم بطريقة مماثلة إلى الدماغ.

تشغيل فريق البحث أيضا على أساس الاصطناعية العصبية محاكاة شبكة الكمبيوتر من هذه الشريحة. بعد التعرف على الكتابة اليدوية المعتادة مثل إدخال عينة اختبار محاكاة نموذج قاعدة البيانات، في الآلاف من العينات التي تم فحصها، ووجد الباحثون أن دقة التعرف على نظام الأجهزة الشبكة العصبية بنسبة 95، في حين أن دقة الخوارزمية البرامج الموجودة 97.

ومن الجدير بالذكر أنه من المتوقع أن تضيف النار في السنوات الأخيرة برز اتجاه جديد، وهذا هو النتائج، الحوسبة السحابية القدرة على ترحيل من محطة . معظم الحسابات AI نرى، في الأساس في السحب لتحقيق، ولكن هذه هي الطريقة تصبح ضعيفة على نحو متزايد. خذ الطيار الآلي على سبيل المثال، إذا كان يجب تحميلها التحوط معلومات منظمة العفو الدولية إلى سحابة، سحابة لإتمام العمليات الحسابية للحصول على النتائج، والخطر الحقيقي هو عظيم.

ولذلك، فإن أهمية AI قدرات محطة الحوسبة وقد تم الاعتراف بشكل مشترك من قبل الأوساط الأكاديمية والصناعة، وأصبحت محطة تحسينات في الأداء الحوسبة أيضا هدفا لكثير مطاردة. وهناك مثال أكثر وضوحا هو الهواتف AI. كما الأجهزة الذكية المتصلة على مدار الساعة مسرح الحياة الشخصية، منظمة العفو الدولية للهواتف النقالة في محطة تشغيل احتياجات الحوسبة AI أصبحت أكثر تنوعا ، مثل الصوت والصورة، معالجة الفيديو وما شابه ذلك. لكن، وكما الأجهزة النقالة مع موارد الحوسبة محدودة AI يمكن أن تحمل الهواتف المحمولة.

وينعكس كيم قيمة هامة في نتائج الفريق هنا. هم المشابك العصبية الاصطناعية تصميم المحمولة تمكن حجم أصغر من أجهزة الشبكة، وهذه المحمولة معدات الشبكات العصبية في المستقبل تكون قادرة على استكمال الحسابات المعقدة في الوقت الحاضر، لا يمكن إلا على نطاق واسع العملاق إنجاز.

الآن، والفريق هو بناء رقاقة neuromorphic يمكن أن تؤدي حقا المهام التعرف على الكتابة اليدوية. وقال كيم، لنا الحاجة النهائية مثل شريحة ظفر الحجم بدلا من العملاق احد كبير. واصطناعية على المشبك هذه النتيجة لتحقيق الأجهزة الشبكة العصبية ارسى اساسا متينا.