Investigadores del MIT crean sinapsis artificiales 10.000 veces más rápido que las sinapsis biológicas

Los investigadores han estado tratando de construir sinapsis artificiales durante años con la esperanza de acercarse al rendimiento computacional inigualable del cerebro humano. Ahora, un nuevo enfoque ha logrado diseñar enfoques que son 1000 veces más pequeños y 10 000 veces más rápidos que sus contrapartes biológicas.

A pesar del tremendo éxito del aprendizaje profundo durante la última década, este enfoque de la IA inspirado en el cerebro se ve desafiado por el hecho de que funciona en dispositivos que solo parecen cerebros reales. Esa es una gran parte de la razón por la que un cerebro humano que pesa solo tres libras puede realizar nuevas tareas en segundos usando la misma cantidad de energía que una bombilla, mientras que entrenar las redes neuronales más grandes toma semanas, megavatios hora de electricidad y montones de procesadores especializados.

Esto ha llevado a un mayor interés en los esfuerzos para rediseñar las máquinas centrales en las que se ejecuta la IA. La idea es que mediante la construcción de chips de computadora cuyos componentes, como las neuronas y las sinapsis naturales, funcionen, podremos acercarnos a la máxima eficiencia espacial y energética del cerebro humano. La esperanza es que estos llamados procesadores “neuronales” puedan ser más adecuados para impulsar la IA que los chips de computadora actuales.

Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts han demostrado que un diseño de sinapsis sintética inusual que imita la dependencia del cerebro de los iones que se mueven a su alrededor puede superar significativamente a los elementos biológicos. Un gran avance fue encontrar un material que resistiera campos eléctricos intensos, lo que mejoró drásticamente la velocidad a la que se pueden mover los iones.

La velocidad fue ciertamente sorprendente”, Murat Onin, quien dirigió la búsqueda, Dijo en un comunicado de prensa. “Normalmente, no aplicaríamos campos tan extremos en los dispositivos, para no convertirlos en cenizas. En cambio, los protones [which are equivalent to hydrogen ions] Terminó navegando a velocidades masivas a través de la pila de hardware, específicamente un millón de veces más rápido que lo que teníamos antes. “

mientras que hay a Una variedad de enfoques de ingeniería neuronal, uno de los más prometedores es la computación analógica. Esto busca diseñar componentes que puedan explotar la física interna para procesar información, lo cual es más eficiente y sencillo que realizar operaciones lógicas complejas como los chips tradicionales.

Hasta ahora, gran parte de la investigación se ha centrado en el diseño de “memristores”, componentes electrónicos que controlan el flujo de corriente en función de la cantidad de carga que fluía previamente.asi que a través del dispositivo. Esto imita la forma en que las conexiones entre las neuronas biológicas aumentan o disminuyen en fuerza según la frecuencia con la que se comunican, lo que significa que, en principio, estos dispositivos pueden usarse para crear redes con propiedades similares a las redes neuronales biológicas.

Quizás no sea sorprendente que estos dispositivos se creen utilizando tecnologías de memoria. pero de una manera nueva el papel esta dentro CienciasY el Los investigadores del MIT argumentan que los componentes optimizados para el almacenamiento de información a largo plazo son, de hecho, inadecuados para realizar las transiciones de estado normales requeridas para ajustar constantemente la fuerza de conexión en una red neuronal artificial. Esto se debe a que las propiedades físicas que aseguran largos tiempos de retención no son complementarias a las que permiten la conmutación de alta velocidad.

Es por eso que los investigadores diseñaron en su lugar un componente cuya conducción se regula introduciendo o eliminando protones en un canal hecho de vidrio de fosfosilicato (PSG). Hasta cierto punto, esto imita el comportamiento de las sinapsis biológicas, que utilizan iones para transmitir señales a través del espacio entre dos neuronas.

Sin embargo, aquí es donde están las similitudes.moscas Final. El dispositivo tiene dos terminales terminales que son básicamente entradas y salidas de abrazadera. Se utiliza un tercero para aplicar un campo eléctrico, que induce a los protones a pasar de un tanque a un canal PSG o viceversa dependiendo de la dirección del campo eléctrico. Más protones en el canal aumentan su resistencia.

Investigadores vino con este El diseño universal regresa en 2020Sin embargo, sus dispositivos anteriores usaban materiales incompatibles con los procesos de diseño de chips. Pero lo más importante, cambiar a PSG aumentó significativamente la velocidad de cambio de dispositivo. Esto se debe a que los poros de tamaño nanométrico en su estructura permiten que los protones se muevan muy rápidamente a través del material, y también porque pueden soportar pulsos de campos eléctricos muy fuertes sin dañarse.

Los campos eléctricos más potentes dan a los protones un aumento masivo en la velocidad y son clave para la capacidad del dispositivo para superar las sinapsis biológicas. En el cerebro, los campos eléctricos deben permanecer relativamente débiles porque cualquier valor superior a 1,23 voltios (V) hace que se forme agua.s La mayor parte de las células se dividen en gas hidrógeno y oxígeno. Esta es en gran parte la razón por la cual los procesos neuronales ocurren en la escala de milisegundos.

Por el contrario, el dispositivo del equipo del MIT es capaz de operar hasta 10 voltios en pulsos tan cortos como 5 nanosegundos. Esto permite que la sinapsis sintética funcione 10.000 veces más rápido que su contraparte biológica.s. Además, los dispositivos tienen solo nanómetros de ancho, lo que los hace 1000 veces más pequeños que las sinapsis biológicas.

expertos Decir nuevo mundo Que la configuración de tres pines del dispositivo, en contraste con los dos tipos que se encuentran en la mayoría de los modelos de neuronas, puede dificultar el funcionamiento de ciertos tipos de redes neuronales. El hecho de que los protones deban introducirse utilizando gas hidrógeno también presenta desafíos al ampliar la tecnología.

Hay un largo camino por recorrer desde la única sinapsis sintética hasta las grandes redes capaces de un procesamiento de información serio. Pero la velocidad excepcional y el pequeño tamaño de los componentes indican que esta es una dirección prometedora en la búsqueda de nuevos dispositivos que puedan igualar o superar la potencia del cerebro humano.

Crédito de la imagen: Ella Maru Studio / Murat Onin

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