Установлена способность кристаллов имитировать работу нейронов мозга
Открытие позволит эффективнее и быстрее обучать искусственные нейросети.
Ученые университета ИТМО установили способность гибридных кристаллов имитировать работу нейронов головного мозга под воздействием лазера. Открытие позволит эффективнее и быстрее обучать искусственные нейросети.
Если светить лазером на кристалл с паузой в одну секунду, то интенсивность его реакции на свет постепенно снижается. Если увеличить эти паузы до двух секунд – растет. Такое поведение кристаллов идентично реакциям нейронных клеток на нейромедиаторы – биологически активные вещества-возбудители, которые играют важнейшую роль в передаче информации от одного нейрона к другому. Яркий пример – воздействие на мозг человека серотонина, или “гормона радости”. Чем чаще человек ест шоколад, тем меньше получает удовольствия от него, чем реже, тем ярче эмоции. Эта зависимость мощности реакции кристаллов от частоты излучения позволяет использовать их для нейроморфных вычислений, то есть таких логических операций, которые идентичны операциям, производимым в головном мозге.
В своей работе ученые использовали кристаллы на основе меди и тримезиновой кислоты, которая выступила в качестве органического компонента. Составляющие таких материалов легко поддаются органическому распаду, поэтому они безвредны для окружающей среды. Еще одно преимущество – низкая цена производства. В отличие от редкого и трудно добываемого кремния, на основе которого сейчас работает вся электроника, такие кристаллы можно “смешать” в пробирке и уже через час получить результат. С помощью таких кристаллов под воздействием лазера и электрических импульсов можно оперативно и энергоэффективно кодировать, передавать и хранить информацию.
При этом все вычислительные операции происходят внутри одного кристалла, а не на разных элементах, как это происходит в классических электронных устройствах. Поэтому времени и энергии на выполнении всех действий нужно меньше.
Во время экспериментов ученые сравнили скорость и количество циклов обучения классической нейросети распознавать рукописный текст и нейросети на разработанных кристаллах. В результате нейросеть на базе новой разработки смогла научиться распознавать текст со стопроцентной точностью быстрее и эффективнее и выполнить более 50 циклов распознавания текста.
Сегодня алгоритмы искусственного интеллекта работают на базе классических электронных устройств. Мощность этих платформ уже сравнима с мощностью головного мозга человека, но принцип работы не позволяет полностью раскрыть потенциал нейросетей. Так, существует ограничение скорости решения задач, а двоичная вычислительная логика кардинально отличается от алгоритмов работы биологических нейронных сетей.
Источник: nauka.tass.ru
