Электронный мозг: IBM разрабатывает энергоэффективный нейроморфный чип с высокой точностью обработки изображений

Исследователи из IBM разработали новый аппаратный нейроморфный чип, который обладает высокой эффективностью и низким энергопотреблением. В статье, опубликованной в журнале Nature Electronics, ученые описывают 64-ядерный вычислительный чип со смешанными сигналами в памяти, который использует структуру, подсмотренную у человеческого мозга.

Основная проблема современных искусственных нейронных сетей заключается в их требовательности к производительности и энергопотреблению. Большинство сетей работают на удаленных серверах, так как требуют мощного оборудования. Но ученые из IBM решили найти решение этой проблемы, обратившись к природе.

Используя принципы работы человеческого мозга, исследователи разработали чип со смешанными сигналами в памяти. Этот чип имеет аналоговые ядра в памяти, каждое из которых содержит массив синаптических клеточных единиц. Он использует преобразователи для перехода между аналоговыми и цифровыми состояниями, что позволяет ему эффективно выполнять сложные вычисления при низком энергопотреблении.

Одним из главных достижений этого чипа является его точность в обработке изображений. По данным IBM, чип достиг точности 92,81% в наборе данных CIFAR-10, который широко используется в задачах машинного обучения. Это означает, что чип смешанных сигналов обладает большим потенциалом для обработки сложных задач в средах с ограниченным энергопотреблением, таких как мобильные телефоны, автомобили и фотоаппараты.

Танос Василопулос, один из соавторов исследования, отмечает, что человеческий мозг способен достигать выдающихся результатов, потребляя при этом мало энергии. Именно поэтому исследователи обратились к структуре мозга при разработке нового чипа.

Этот новый чип открывает новые возможности для применения искусственного интеллекта в различных областях, где ограниченный заряд батареи является проблемой. Например, мобильные устройства, автомобили и фотоаппараты смогут использовать искусственный интеллект для выполнения сложных задач без значительного потребления энергии.

Исследователи из IBM продолжают работать над улучшением этого чипа и его применением в различных областях. Они надеются, что их разработка поможет создать более эффективные и энергосберегающие системы искусственного интеллекта.