Neuromorfiniai lustai

Microchips That Imitate the Brain 001

Paskelbti nauji tyrimai rodo, kokie sudėtingi pažintiniai gebėjimai gali būti įjungti į elektronines sistemas, pagamintas iš neuromorfinių lustų. Šios sistemos gali padėti atskleisti, kaip veikia tobuliausias pasaulyje kompiuteris. Naujos mikroschemos imituoja smegenų informacijos apdorojimą realiuoju laiku.

Neuroinformatikos mokslininkai iš Ciuricho universiteto ir Ciuricho ETH  kartu su kolegomis iš ES ir JAV demonstruoja, kaip sudėtingi pažintiniai gebėjimai gali būti įjungti į elektroninių sistemų, pagamintų iš taip vadinamųjų „neuromorfinių“ lustų: Jie rodo, kaip surinkti ir konfigūruoti šias elektronines sistemas, kad galėtų veikti panašiai kaip veikai smegenys. Kuriamos elektroninė sistemos, kurios prilygstų žmogaus smegenims dydžiu, greičiu ir energijos suvartojimu. Kaip ir smegenys, vadinamieji neuromorfiniai lustai pajėgūs apdoroti informaciją realiu laiku.

Joks kompiuteris neveikia taip tobulai, kaip žmogaus smegenys – taip tobulai, kad dirbtiniųs smegenų sukūrimas yra daugelio mokslininkų tikslas.

Microchips-That-Imitate-the-Brain-001

Neuroinformatiką mokslininkai iš Ciuricho ETH ir Ciuricho universiteto jau  šia kryptimi padarė persilaužimą – suprasdami, kaip konfigūruoti vadinamuosius neuromorfinius lustus, imituojančius smegenų gebėjimus apdoroti informaciją  realiu laiku. Jie tai įrodė sukurdami dirbtinę jutimo apdorojimo sistemą, kuri parodė pažintinius gebėjimus.

Naujas požiūris: biologinių neuronų imitavimas

Daugelyje koncepcijų, neuroinformatikoje apsiribojama neuroninių tinklų modeliavimu įprastiniais kompiuteriais ar siekiama imituoti sudėtingus nervų tinklus superkompiuteriais.

Neperspektyvus kelias Ciuricho mokslininkų požiūriu – plėtoti elektronines grandines, kurios yra panašios į tikras smegenis dydžiu, greičiu ir energijos suvartojimu. Giacomo Indiveri, Neuroinformatikos instituto (INI) iš Ciuricho universiteto ir Ciuricho ETH profesorius aiškina:“Mūsų tikslas yra imituoti biologinių neuronų ir sinapsių savybes tiesiai ant mikroschemos“.

Pagrindinis uždavinys buvo sukonfigūruoti tinklus, sukurtus iš dirbtinių, ty neuromorfinių neuronų tokiu būdu, kad jie galėtų atlikti tam tikras atskiras užduotis, ir tai mokslininkams jau pavyko padaryti: Jie sukūrė neuromorfinę sistemą, kuri gali atlikti sudėtingą sensomotorinę užduotį realiu laiku .

Jie pademonstravo užduotį, kuri procese reikalauja trumpalaikio atminties ir konteksto priklausomo sprendimų priėmimo  – tai tipiški požymiai, kurie charakteringi pažinimo testams. Apjungdama neuromorfinius neuronus į tinklus, INI komanda sukūrė nervų apdorojimo modulius,  ekvivalentiškus vadinamoms „baigtinės būsenos mašinoms“, – matematinė sąvoka apibūdinanti loginius procesus arba kompiuterių programas. elgsena gali būti formuluojama kaip „baigtinių būsenų“, ir todėl gali būti perkelta į neuromorfinę aparatūrą automatiniu būdu.  Indivei sako, kad  „tinklo ryšių bruožai labai panašios struktūros, kaip tos, kurios randamos žinduolių smegenyse“.

Lustai gali būti konfigūruojami bet kokiems elgesio režimams

Mokslininkai tai demonstruoja pirmą kartą, kaip gali būti pastatytas realiu laiku veikianti įranga su neuronine apdorojimo sistema,  kur vartotojas diktuoja sistemos elgesį . Indiveri apibendrina: „mūsų metodo dėka, neuromorfiniai lustai gali būti konfigūruojami didelei klasei elgesio būdų. Mūsų rezultatai yra gyvybiškai svarbiūs naujoms, paskatintoms smegenų tyrimų, technologijoms“. Pavyzdžiui, programoje, gali būti kombinuojami lustai su jutimų neuromorfiniais komponentais, pavyzdžiui, dirbtinės klausos arba tinklainės, kurti sudėtingas, sąveikaujančias su aplinka realiuoju laiku, pažinimo sistemas. Ši technologija ilgainiui gali tapti naudinga, suteikdama galimybę kurti robotus, kurie „savarankiškai judėtų aplinkoje ir išliktų, net jeigu jų niekas nevaldytų per atstumą“, sakė mokslininkas, pridūręs, jog naudojant tokius lustus išmanieji telefonai gali tapti dar išmanesni.

Skaityti daugiau: http://scitechdaily.com/neuromorphic-chips-microchips-that-imitate-the-brain/

Publikacija: Emre Neftci, et al., “Synthesizing cognition in neuromorphic electronic systems,” PNAS, July 22, 2013; doi: 10.1073/pnas.1212083110

šaltinis: University of Zurich

paveikslas: Microchip on Brain Electronics iš Shutterstock