Ovatko “memristorit” avain tekoälyn ihmisaivojen jäljittelemiseen?

Ihmisaivot ovat monimutkaisin ja kykenevin tietokone, jonka ihminen on koskaan tuntenut. Tämä luonnon ihme pystyy samanaikaisesti käsittelemään miljoonia datapisteitä ja aistisyötteitä reaaliajassa. Vaikka tietokoneet pystyvätkin nyt ylittämään ihmisaivojen laskentatehon, on yhä alueita, joilla ne jäävät jälkeen. Äskettäinen läpimurto memristoreissa saattaa olla avain hermoverkkojen laskentaan, avaten oven älykkäämmille, nopeammille tekoälyjärjestelmille tulevaisuudessa.

Nykyinen sirun suunnittelu

Nykypäivän von Neumannin laskenta-arkkitehtuuri sijoittaa prosessoinnin ja muistin kahteen erilliseen paikkaan. Alun perin tämä asettelu oli järkevä, koska tietokoneet eivät tarvinneet tänään yleistä tietojen hakemisen määrää. Kuitenkin kehittyvät tekoälyjärjestelmät käsittelevät miljardeja bittien tietoja reaaliajassa. Näin ollen jokainen millisekunti on tärkeä, mukaan lukien aika ja energia, joka kuluu muistin hakemiseen ja prosessointiin kahdesta eri paikasta.

Nykyisen sirun suunnittelun ongelmat

Nykyinen sirun suunnittelu on liian hidas pysyäkseen AI-yhteisön kasvavien vaatimusten tahdissa. Parempi ratkaisu laskennallisesti raskaiden protokollien, kuten tekoälyjärjestelmien, osalta on sijoittaa muisti ja prosessointi yhdelle sirulle. Tämän tehtävän toteuttamiseksi insinöörit kääntyivät 1970-luvulla kehitetyn teknologian, memristorien, puoleen.

Memristorit

Memristorien käsite syntyi vuonna 1971 Leon Chuan julkaisemasta artikkelista. Memristorit toimivat vaihtelevien virtojen avulla. Virran suunnan ja määrän muuttaminen mahdollistaa näiden laitteiden tietojen tallentamisen. Niiden kompakti koko ja kyky tallentaa ja käsitellä dataa antavat niille ihanteellisen suorituskyvyn nykypäivän kehittyneille tekoälyjärjestelmille.

Nykyisen memristoritekniikan ongelmat

Tärkein ongelma nykyisessä tietokoneissa käytettävässä memristoritekniikassa on, että ne eivät vielä pysty kilpailemaan muiden järjestelmien kanssa. Nämä kokeelliset sirusuunnitelmat tarjoavat usein alhaisempaa laskentatehoa, kyseenalaista luotettavuutta ja niiltä puuttuu kaksisirullisten vastineidensa kestävyys. Onneksi kaikki tämä on muuttumassa.

Neuromorfinen laskenta

Memristorit ovat keskeinen osa neuromorfisen laskennan liikettä. Tämä tietokonetyyppi pyrkii jäljittelemään aivoissasi olevia hermoverkkoja. Nämä järjestelmät voivat laskea, prosessoida ja tallentaa dataa yhdessä paikassa. Ne voivat myös oppia, korjata ja sopeutua uusiin skenaarioihin, aivan kuten ihmisaivot toimivat. Tämä kyky yhdessä uuden inklusiivisen sirusuunnittelun kanssa mahdollistaa uuden aikakauden laskentatehon saralla.

Memristorisirun tutkimus

Tutkimus “Itseohjattu videonkäsittely itsekalibroinnilla analogisella laskentaplatformilla, joka perustuu valitsimettomaan memristoritaulukkoon“¹ julkaistiin tieteellisessä lehdessä Nature Electronics tässä kuussa. Tutkimus kuvaa seuraavan sukupolven neuromorfista puolijohdepohjaista prosessoria, joka jäljittelee ihmisaivojen ajattelutapaa, mahdollistaen oppimisen ja sopeutumisen suorituskyvyn parantamiseksi.

Uusi sirun suunnittelu

Tutkijat integroivat valitsimettoman analogisen memristoritaulukon luodakseen kaiken yhdellä tallennus- ja prosessointiyksikön. Laite hyödyntää oheispiirilevyä ja digitaalista ohjainta ohjelmoidakseen memristorit reaaliajassa. Erityisesti interfacial-tyyppiset titaanidioksidi-memristorit valittiin kokeiden suorittamiseen.

Lähde – KAIST

Jäljittelee ihmisaivoja

Yksi tämän tutkimuksen vaikuttavimmista osista on se, että insinöörit pystyivät integroimaan kehittyneen tekoälyjärjestelmän suoraan siruun. Tämä integraatio mahdollistaa sirun oppimisen ja virheiden korjaamisen. Laite tarjoaa reaaliaikaisen analyysin ja paikallisen prosessoinnin, tehden siitä ihanteellisen vaihtoehdon moniin käyttötapauksiin, kuten musiikin editointiin, turvallisuuteen ja paljon muuhun.

Uusien skenaarioiden löytäminen

Vaikuttavasti insinööri päätti ajaa tekoälyalgoritmeja analogisessa domainissa. Tämän seurauksena järjestelmä otettiin käyttöön hyödyntämään itsekalibrointia ilman kompensointitoimintoja tai esikoulutusta. Kuten ihminen, tämä tekoäly voi arvioida reaaliaikaiset tiedot ja verrata niitä historiaansa määrittääkseen seuraavan toiminnon.

Paranna sen suorituskykyä

Tämä asetus mahdollistaa insinööreille tietokoneiden ja laitteiden luomisen, jotka oppivat, korjaavat virheitä ja käsittelevät tekoälytehtäviä paikallisesti. Data tallennetaan ja prosessoidaan sen suhteen tarkastelemiseksi menneeseen dataan ja muihin ainutlaatuisiin ominaisuuksiin. Aina kun järjestelmä havaitsee, että suorituskyvyn parannuksia on mahdollista oppimisen kautta, se integroi ne automaattisesti.

Memristorisirun testi

Jotta insinöörit voisivat testata maailman ensimmäistä memristoripohjaista integroitua järjestelmää, joka pystyy sopeutumaan reaaliaikaisiin datamuutoksiin, he asettivat videon editointitehtävän. Tekoälyjärjestelmälle syötettiin jatkuvaa reaaliaikaista videota liikkuvasta henkilöstä. Sen tehtävänä oli erottaa videon etualta ja taustalta.

Memristorisirun testitulokset

Tiedot osoittavat lupaavia tuloksia. Yksi niistä on, että tekoäly nopeutui ja tehostui jokaisella kierroksella. Aluksi tekoäly käytti ylimääräistä aikaa tilanteen määrittämiseen, mutta lopullisilla suorituksilla tekoäly oli jo tottunut prosessiin ja siihen, miten määritellä, mikä on tausta ja mikä etuala.

Vaikuttavasti tekoäly-sirun videon editointitesti osoitti keskimääräisen huippusignaalin ja kohinan suhteen (SNR) 30,49 dB, mikä on verrattavissa omistautuneisiin palveluihin. Lisäksi tiimi rekisteröi rakenteellisen samankaltaisuusindeksin arvon 0,81.

Memristorisirun edut

On useita syitä, miksi memristorisirut ovat fiksu valinta. Yksi niistä on, että ne tarjoavat paikallisen reaaliaikaisen data-analyysin. Tämä tarkoittaa, että laitteet voivat toimia ilman internet-yhteyksiä tai tarvetta pingata toista laitetta saadakseen perustellun arvion ympäristöstään.

Turvallisuus

Turvallisuus ja yksityisyys paranevat tämän asettelun ansiosta. Koska dataa ei tarvitse lähettää ulkopuolelle, se vähentää merkittävästi hakkerointien tai inhimillisten virheiden riskiä.

Parempi suorituskyky

Toinen merkittävä hyöty tästä tutkimuksesta on se, että se osoittaa, miten nykyisten PC:iden suorituskykyä voidaan parantaa. Memristorilla varustettu tekoälyjärjestelmä tarjoaa käyttäjilleen rinnakkaislaskennan mahdollisuuksia, parantaen kykyjä ja mahdollistaen järjestelmien käsitellä suurempaa kuormitusta.

Koko

Memristorisirut ovat paljon pienempiä kuin perinteiset asettelut. Näin ollen ne ovat ihanteellisia mikroelektroniikkaan, puettaviin laitteisiin, robotiikkaan ja muihin tilanteisiin, joissa tila on rajallinen tai paino on merkittävä huolenaihe, kuten droneihin tai muuhun avaruustekniikkaan.

Vähentynyt energiankulutus

Energiankulutuksen osalta memristorisirut käyttävät satoja kertoja vähemmän virtaa kuin perinteinen sirusuunnittelu. Sirun ohjelmointiin käytetty energia on minimaalista. Tämä alhainen energiankulutus on ihanteellinen kestävyyden kannalta ja varmistaa, että tekoälyvallankumous ei aiheuta valtavaa rasitusta ympäristölle kuten teollinen vallankumous on jatkanut.

Memristorien sovellukset

Markkinoilla on monia memristorien sovelluksia. Yksi niistä on, että ne ovat ihanteellisia kompakteille ja energiatehokkaille tekoäly (AI) reunalaskentajärjestelmille. Tämä teknologia voisi joskus auttaa tekemään kaikista älylaitteistasi paljon älykkäämpiä, kevyempiä ja kykenevämpiä. Tässä on vain muutamia memristorisirujärjestelmän sovelluksia.

Videonkäsittely

Tekoälyvideonkäsittely on yksi markkinoiden nopeimmin kasvavista sektoreista. Tutkijan siru on tähän tehtävään ihanteellinen monista syistä. Yksi syy on, että se käyttää itseoppimiskykyjään vähentääkseen työkuormaansa ja parantaakseen tulostaan. Saatat nähdä tällaista sirua käytettävän kehittyneiden tekoälyeditointijärjestelmien voimanlähteenä, kuten tiimin testaamassa.

Jo nyt tekoälyeditointijärjestelmät tekevät katselusta edullisempaa. Kolme järjestelmää pystyy usein luomaan kaksoiskuvia alkuperäisen kuvan väliin, mahdollistaen massiiviset resoluutiopäivitykset. Tulevaisuudessa tällainen järjestelmä voisi tehdä korkean tason videon muokkaamisesta yksinkertaista puhelimesta.

Terveydenhuolto

Tekoälyn käyttö terveydenhuollossa on kasvussa. Memristorilla varustetut älylaitteet tarjoavat tulevaisuudessa syvällistä potilaiden seurantaa, valtaamalla ammattilaisia vähentämällä heidän työkuormaansa ja parantamalla heidän tietoisuuttaan. Tekoäly voidaan jopa asettaa lähettämään dataa toiseen terveydenhuoltoon suunniteltuun tekoälyjärjestelmään.

Turvallisuus

Itseoppivan tekoälyjärjestelmän käyttäminen turvakameroiden ohjelmointiin on järkevää. Kuvittele älykameraasi valvomassa pihaasi. Yhtäkkiä henkilö ilmestyy ja tekee muutaman liikkeen ennen kuin kävelee pois ruudulta. Jos et katsellut ruutua, jäit siitä paitsi. Memristorilla varustettu tekoälyturvajärjestelmä voisi skannata aluetta epäilyttävän käyttäytymisen varalta ja ilmoittaa siitä sinulle reaaliajassa.

Itseohjautuvat ajoneuvot

Itseohjautuvat ajoneuvot tulevat varmasti integroimaan tämän teknologian tulevaisuudessa, jotta ne voivat ottaa uusia vastuita ja saavuttaa korkeamman luotettavuuden tason. Järjestelmä mahdollistaa ajoneuvojen analysoida ympäristöään ja tehdä perusteltuja arvauksia parhaan skenaarion suhteen. Joka kerta päätös arvioidaan ja sitä käytetään seuraavan vaihtoehdon mittaamiseen, varmistaen paremman suorituskyvyn ajan myötä.

Memristor-tutkijat

Tätä tutkimusta johti KAISTin insinöörit professori Shinhyun Choi ja professori Young-Gyu Yoonin yhteistutkimusryhmä sähkötekniikan koulusta. Hakcheon Jeong ja Seung Jae Han myös osallistuivat datan keräämiseen ja prosessointiin.

Memristorisirujen tutkimusta tukevat seuraavat hankkeet: Seuraavan sukupolven älykkään puolijohdeteollisuuden kehitysprojekti, Erinomainen uusi tutkijaprojekti ja PIM AI -puolijohdeydin teknologian kehitysprojekti Korean kansallisen tutkimusrahoituksen (National Research (NRC ) Foundation of Korea) alalta, sekä Elektroniikka- ja telekommunikaatiotutkimuslaitoksen tutkimus- ja kehitystukiprojekti.

Yritys, joka voisi hyötyä memristor-tutkimuksesta

Tämä teknologia voisi parantaa monia teollisuudenaloja. Maailma on saavuttanut rajansa vastusten pienentämisessä. Tämä viimeisin kehitys tuo markkinoille luotettavamman ja skaalautuvamman vaihtoehdon. Tässä on yksi yritys, joka on asemoitu hyödyntämään tätä dataa menestyksekkäästi.

Micron Technologies Inc.

Micron Technologies Inc. (MU ) astui markkinoille vuonna 1978. Se perustettiin Ward Parkinsonin, Joe Parkinsonin, Dennis Wilsonin ja Doug Pitmanin toimesta puolijohteiden valmistuslaitoksena. Yritys menestyi nopeasti ja vuonna 1980 se avasi ensimmäisen valmistuslaitoksensa.

Siitä lähtien Micron Technologies on laajentanut tarjontaansa muihin tekniikkaan liittyviin sektoreihin. Vaikuttavasti se sai paikkansa Fortune 500 -listalla vuonna 1994. Tänään se tunnistetaan edelläkävijäksi vuosikymmenten siruinnovaatioiden jälkeen.

Micron Technologies on johtava memristorisirujen tutkija ja kehittäjä. Yritys pyrkii integroimaan tätä teknologiaa edistääkseen menestyvää datakeskusliiketoimintamalliaan. Tällä hetkellä yrityksessä työskentelee 43 000 ihmistä. Tästä syystä MU nähdään vahvana “osta” -suosituksena kauppiaille, jotka hakevat altistusta tekoälysektorille.

Memristorit tulevat voimaannuttamaan tekoälyvallankumouksen.

Innovatiivinen tiimi memristor-CPU-suunnittelun takana ymmärtää suoran sirun sisäisen muistin ja prosessoinnin merkityksen tekoälyjärjestelmien voimanlähteenä. Nyt insinöörit jatkavat tutkimustaan ja testauksiaan saadakseen memristorilla varustetut sirut kuluttajaelektroniikkaan mahdollisimman nopeasti.

Opi muista laskennan läpimurroista.

Tutkimusviite:

^{1. Duan, X., Cao, Z., Gao, K., Yan, W., Sun, S., Zhou, G., Wu, Z., Ren, F., & Sun, B. (2024). Memristoripohjaiset neuromorfiset sirut. Advanced Materials, 36(14), e2310704. https://doi.org/10.1002/adma.202310704}