Oamenii de ştiinţă de la USC Viterbi School of Engineering şi School of Advanced Computing au creat neuroni artificiali care reproduc comportamentul electrochimic complex al celulelor cerebrale reale. Descoperirea, publicată în Nature Electronics, marchează un pas important în calculul neuromorfic, un domeniu care proiectează hardware modelat după creierul uman. Acest progres ar putea reduce dimensiunile cipurilor cu ordine de mărime, ar reduce dramatic consumul de energie şi ar apropia inteligenţa artificială de realizarea unei inteligenţe generale artificiale.
Spre deosebire de procesoarele digitale sau de cipurile neuromorfice anterioare care simulează doar activitatea creierului prin modele matematice, aceşti noi neuroni reproduc fizic modul în care funcţionează neuronii reali. Aşa cum activitatea creierului natural este declanşată de semnale chimice, aceste versiuni artificiale utilizează interacţiuni chimice reale pentru a începe procesele de calcul. Aceasta înseamnă că nu sunt doar reprezentări simbolice, ci recreări tangibile ale funcţiei biologice.
Cercetarea, condusă de profesorul Joshua Yang de la Departamentul de Inginerie Electrică şi Informatică al USC, se bazează pe munca sa anterioară de pionierat în domeniul sinapselor artificiale, realizată în urmă cu mai bine de un deceniu. Noua abordare a echipei se concentrează pe un dispozitiv numit "memristor difuziv". Rezultatele lor descriu modul în care aceste componente ar putea duce la o nouă generaţie de cipuri care să completeze şi să îmbunătăţească electronica tradiţională pe bază de siliciu.
În timp ce sistemele de siliciu se bazează pe electroni pentru a efectua calcule, memristorii difuzivi ai lui Yang utilizează în schimb mişcarea atomilor, creând un proces care seamănă mai mult cu modul în care neuronii biologici transmit informaţii. Rezultatul ar putea fi cipuri mai mici, mai eficiente, care procesează informaţiile aşa cum o face creierul şi care ar putea deschide calea către inteligenţa generală artificială (AGI).
În creier, atât semnalele electrice, cât şi cele chimice conduc comunicarea între celulele nervoase. Atunci când un impuls electric ajunge la capătul unui neuron, la o joncţiune numită sinapsă, acesta se transformă într-un semnal chimic pentru a transmite informaţii către neuronul următor. Odată ce este primit, acel semnal este transformat înapoi într-un impuls electric care continuă să se propage prin neuron. Yang şi colegii săi au reprodus acest proces complex în dispozitivele lor cu o acurateţe uimitoare. Un avantaj major al designului lor este că fiecare neuron artificial se încadrează în amprenta unui singur tranzistor, în timp ce designurile mai vechi necesitau zeci sau chiar sute de tranzistori.
În neuronii biologici, particulele încărcate, cunoscute sub numele de ioni, ajută la crearea impulsurilor electrice care permit activitatea în sistemul nervos. Creierul uman se bazează pe ioni precum potasiul, sodiul şi calciul pentru a face acest lucru.
În noul studiu, Yang - care este, de asemenea, directorul USC Center of Excellence on Neuromorphic Computing - a folosit ioni de argint încorporaţi în materiale oxidice pentru a genera impulsuri electrice care imită funcţiile naturale ale creierului. Acestea includ procese fundamentale precum învăţarea, mişcarea şi planificarea.
"Chiar dacă nu sunt exact aceiaşi ioni în sinapsele şi neuronii noştri artificiali, fizica care guvernează mişcarea ionilor şi dinamica sunt foarte similare", spune Yang.
Yang explică: "Argintul este uşor de difuzat şi ne oferă dinamica de care avem nevoie pentru a emula biosistemul, astfel încât să putem realiza funcţia neuronilor, cu o structură foarte simplă".
Noul dispozitiv care poate permite realizarea unui cip asemănător creierului se numeşte "memristor difuziv" datorită mişcării ionilor şi a difuziei dinamice care are loc prin utilizarea argintului. El adaugă că echipa a ales să utilizeze dinamica ionilor pentru a construi sisteme inteligente artificiale "pentru că asta se întâmplă în creierul uman, dintr-un motiv întemeiat şi deoarece creierul uman este 'câştigătorul în evoluţie - cel mai eficient motor inteligent".
"Este mai eficient", spune Yang.
Yang subliniază că problema cu calculul modern nu este lipsa de putere, ci ineficienţa. "Nu este vorba că cipurile sau computerele noastre nu sunt suficient de puternice pentru ceea ce fac. Este că nu sunt suficient de eficiente. Folosesc prea multă energie", explică el. Acest lucru este deosebit de important având în vedere cât de multă energie consumă astăzi sistemele de inteligenţă artificială la scară largă pentru a procesa seturi masive de date.
Yang continuă să explice că, spre deosebire de creier, "Sistemele noastre de calcul existente nu au fost niciodată concepute pentru a procesa cantităţi masive de date sau pentru a învăţa singure din doar câteva exemple. O modalitate de a spori atât eficienţa energetică, cât şi eficienţa învăţării este de a construi sisteme artificiale care să funcţioneze conform principiilor observate în creier."
Dacă sunteţi în căutarea vitezei pure, electronii care rulează calculul modern ar fi cei mai buni pentru operaţiuni rapide. Dar, explică el, "Ionii sunt un mediu mai bun decât electronii pentru a întruchipa principiile creierului. Deoarece electronii sunt uşori şi volatili, calculul cu ei permite învăţarea bazată pe software, mai degrabă decât învăţarea bazată pe hardware, care este fundamental diferită de modul în care funcţionează creierul."
În schimb, spune el, "Creierul învaţă prin deplasarea ionilor peste membrane, realizând o învăţare eficientă din punct de vedere energetic şi adaptivă direct în hardware, sau mai precis, în ceea ce oamenii ar putea numi 'wetware'."
De exemplu, un copil mic poate învăţa să recunoască cifrele scrise de mână după ce a văzut doar câteva exemple din fiecare, în timp ce un computer are nevoie de obicei de mii pentru a realiza aceeaşi sarcină. Cu toate acestea, creierul uman realizează această învăţare remarcabilă consumând doar aproximativ 20 de waţi de energie, comparativ cu megawaţii ceruţi de supercomputerele de astăzi.
Yang şi echipa sa văd această tehnologie ca pe un pas important spre replicarea inteligenţei naturale. Cu toate acestea, el recunoaşte că argintul utilizat în aceste experimente nu este încă compatibil cu procesele standard de fabricare a semiconductorilor. Lucrările viitoare vor explora alte materiale ionice care pot obţine efecte similare.
Memristorii difuzivi sunt eficienţi atât în ceea ce priveşte energia, cât şi dimensiunea. Un smartphone tipic poate conţine aproximativ zece cipuri, fiecare cu miliarde de tranzistoare care se pornesc şi se opresc pentru a efectua calcule. "În schimb [cu această inovaţie], folosim doar amprenta unui tranzistor pentru fiecare neuron. Proiectăm blocurile de construcţie care ne-au condus în cele din urmă la reducerea dimensiunii cipului cu ordine de mărime, reducerea consumului de energie cu ordine de mărime, astfel încât să poată fi sustenabil să realizăm IA în viitor, cu un nivel similar de inteligenţă, fără a arde energie pe care nu o putem susţine", spune Yang.
Acum că am demonstrat blocuri de construcţie capabile şi compacte, sinapse şi neuroni artificiali, următorul pas este să integrăm un număr mare dintre ei şi să testăm cât de aproape putem replica eficienţa şi capacităţile creierului.
"Şi mai interesant", spune Yang, "este perspectiva ca astfel de sisteme fidele creierului să ne ajute să descoperim noi perspective asupra modului în care funcţionează creierul în sine".