I ‘Memristori’ sono la chiave per l’IA che imita il cervello umano?

Il cervello umano è il computer più complesso e capace che l’uomo abbia mai conosciuto. Questa meraviglia della natura può elaborare simultaneamente milioni di dati e input sensoriali in tempo reale. Sebbene i computer siano ora in grado di superare le capacità del cervello umano in termini di potenza di calcolo, ci sono ancora alcune aree in cui sono carenti. Una recente scoperta nei memristori potrebbe contenere la chiave per sbloccare il calcolo delle reti neurali, aprendo la porta a sistemi di intelligenza artificiale più intelligenti e veloci in futuro.

Progettazione attuale dei chip

L’architettura di calcolo von Neumann odierna colloca l’elaborazione e la memoria in due posizioni separate. In origine, questa disposizione aveva senso, poiché i computer non richiedevano la quantità enorme di recupero dati che troviamo oggi. Tuttavia, i sistemi di IA avanzati elaborano miliardi di bit di dati in tempo reale. Pertanto, ogni millisecondo conta, incluso il tempo e l’energia necessari per recuperare ed elaborare la memoria da due posizioni separate.

Problemi della progettazione attuale dei chip

La progettazione attuale dei chip è troppo lenta per tenere il passo con le crescenti esigenze della comunità IA. Una soluzione migliore per protocolli computazionali intensivi come i sistemi IA è collocare memoria ed elaborazione su un unico chip. Per realizzare questo compito, gli ingegneri si sono rivolti a una tecnologia creata negli anni ’70, i memristori.

Memristori

Il concetto di memristori è nato nel 1971 a seguito di un articolo pubblicato da Leon Chua. I memristori funzionano mediante l’uso di correnti variabili. Cambiando la direzione e l’intensità della corrente, questi dispositivi possono memorizzare dati. Le loro dimensioni compatte e la capacità di memorizzare ed elaborare dati offrono loro prestazioni ideali per i sistemi IA avanzati di oggi.

Problemi della tecnologia dei memristori oggi

Il principale problema della tecnologia dei memristori attuale utilizzata nei computer è che non può ancora competere con altri sistemi. Questi progetti di chip sperimentali spesso offrono una potenza computazionale inferiore, affidabilità dubbia e mancano della durata dei loro corrispondenti a doppio chip. Fortunatamente, tutto ciò sta per cambiare.

Calcolo neuromorfico

I memristori sono un componente cruciale del movimento del calcolo neuromorfico. Questa classe di computer cerca di imitare le reti neurali presenti nel cervello. Questi sistemi possono calcolare, elaborare e memorizzare dati in un’unica posizione. Possono anche apprendere, correggere e adattarsi a nuovi scenari, proprio come funzionano i cervelli umani. Questa capacità, unita al nuovo design di chip inclusivo, consente una nuova era nella potenza di elaborazione computazionale.

Studio sui chip a memristor

La ricerca “Elaborazione video auto-supervisionata con auto-calibrazione su una piattaforma di calcolo analogico basata su un array di memristori senza selettore“¹ è stata pubblicata questo mese sulla rivista scientifica Nature Electronics. Lo studio descrive un processore neuromorfico di nuova generazione basato su semiconduttori che imita il modo in cui il cervello umano pensa, consentendo l’apprendimento e l’adattamento per migliorare le prestazioni.

Nuovo design del chip

I ricercatori hanno integrato un array analogico di memristori senza selettore per creare un’unità di archiviazione ed elaborazione tutto-in-uno. Il dispositivo sfrutta circuiti periferici e un controller digitale per programmare i memristori in tempo reale. In particolare, sono stati scelti memristori di ossido di titanio di tipo interfaciale per condurre gli esperimenti.

Fonte – KAIST

Imita il cervello umano

Una delle parti più impressionanti di questa ricerca è che gli ingegneri sono riusciti a integrare un sistema IA avanzato direttamente nel chip. Questa integrazione consente al chip di apprendere e correggere gli errori. Il dispositivo fornisce analisi in tempo reale e elaborazione in loco, rendendolo l’opzione ideale per molteplici scenari d’uso come l’editing musicale, la sicurezza e molto altro.

Scoprire nuovi scenari

In modo impressionante, l’ingegnere ha scelto di eseguire gli algoritmi IA nel dominio analogico. Di conseguenza, il sistema è stato configurato per utilizzare l’auto-calibrazione senza operazioni di compensazione o pre-addestramento. Come una persona, questa IA può valutare i dati in tempo reale e confrontarli con la sua cronologia per determinare l’azione successiva.

Migliorare le sue prestazioni

Questa configurazione consente agli ingegneri di creare computer e dispositivi che apprendono, correggono errori e elaborano compiti IA in loco. I dati vengono quindi memorizzati ed elaborati per vedere la loro relazione con i dati passati e altre caratteristiche uniche. Ogni volta che il sistema determina che sono possibili miglioramenti delle prestazioni grazie all’apprendimento, li integra automaticamente.

Test del chip a memristor

Per consentire agli ingegneri di testare il primo sistema integrato al mondo basato su memristori in grado di adattarsi ai cambiamenti dei dati in tempo reale, hanno impostato un compito di editing video. Il sistema IA è stato alimentato con video in tempo reale continuo di una persona in movimento. Il compito era separare lo sfondo e il primo piano del video.

Risultati del test del chip a memristor

I dati mostrano risultati promettenti. Per esempio, l’IA è diventata più veloce ed efficiente ad ogni ciclo. All’inizio, l’IA impiegava più tempo per determinare la situazione, tuttavia, nelle ultime esecuzioni, l’IA si era già abituata al processo e a capire cosa fosse lo sfondo o il primo piano.

In modo impressionante, il test di editing video del chip IA ha mostrato un rapporto segnale-rumore di picco medio di 30,49 dB, comparabile ai servizi dedicati. Inoltre, il team ha registrato un indice di similarità strutturale di 0,81.

Vantaggi del chip a memristor

Ci sono diversi motivi per cui i chip a memristor sono una scelta intelligente. Innanzitutto, offrono analisi dei dati in tempo reale in loco. Ciò significa che i dispositivi possono operare senza connessioni internet o la necessità di contattare un altro dispositivo per effettuare una valutazione informata dell’ambiente.

Sicurezza

La sicurezza e la privacy sono aumentate grazie a questo layout. Poiché i dati non devono essere inviati fuori sede, si riducono notevolmente i rischi di hackeraggi o errori umani.

Migliori prestazioni

Un altro grande vantaggio di questo studio è che dimostra come migliorare le prestazioni dei PC odierni. Il sistema IA alimentato da memristori offre capacità di calcolo parallelo agli utenti, migliorando le capacità e consentendo ai sistemi di gestire carichi maggiori.

Dimensioni

I chip a memristor sono molto più piccoli rispetto ai layout tradizionali. Pertanto, sono ideali per microelettronica, dispositivi indossabili, robotica e altri scenari in cui lo spazio è limitato o il peso è una preoccupazione importante, come droni o altre tecnologie aerospaziali.

Consumo energetico ridotto

In termini di consumo energetico, i chip a memristor utilizzano centinaia di volte meno energia rispetto al design tradizionale dei chip. L’energia impiegata per programmare il chip è minima. Questo basso consumo è ideale per la sostenibilità e per garantire che la rivoluzione IA non abbia un impatto enorme sull’ambiente, come continua a fare la rivoluzione industriale.

Applicazioni dei memristori

Ci sono molte applicazioni per i memristori sul mercato. Innanzitutto, sono le opzioni ideali per sistemi di edge computing di intelligenza artificiale (IA) compatti ed efficienti dal punto di vista energetico. Questa tecnologia potrebbe un giorno rendere tutti i tuoi dispositivi intelligenti molto più intelligenti, leggeri e capaci. Ecco alcune delle applicazioni del sistema di chip a memristor.

Elaborazione video

L’elaborazione video IA è uno dei settori a più rapida crescita sul mercato. Il chip del ricercatore è ideale per questo compito per molte ragioni. Innanzitutto, utilizza le sue capacità di auto-apprendimento per ridurre il carico di lavoro e migliorare il risultato. Potresti vedere questo tipo di chip impiegato per alimentare sistemi avanzati di editing IA come quello testato dal team.

Già, i sistemi di editing IA stanno rendendo la visualizzazione più accessibile. Tre sistemi possono spesso creare fotogrammi duplicati tra il fotogramma originale, consentendo enormi miglioramenti di risoluzione. In futuro, un sistema del genere potrebbe semplificare l’editing di video di alta qualità dal tuo telefono.

Sanità

L’uso dell’IA nella sanità è in aumento. I dispositivi intelligenti alimentati da memristori un giorno forniranno monitoraggi approfonditi dei pazienti, potenziando i professionisti riducendo il loro carico di lavoro e migliorando la loro consapevolezza. L’IA potrebbe anche essere configurata per inviare i dati a un altro sistema IA progettato specificamente per la sanità.

Sicurezza

Utilizzare un sistema IA auto-apprendente per programmare le telecamere di sicurezza ha senso. Immagina la tua telecamera intelligente che monitora il tuo giardino. Improvvisamente, appare una persona che compie alcuni movimenti prima di uscire dallo schermo. Se non stavi guardando lo schermo, te lo sei perso. Un sistema di sicurezza IA alimentato da memristori potrebbe scansionare l’area alla ricerca di comportamenti sospetti e avvisarti in tempo reale.

Veicoli autonomi

I veicoli autonomi integreranno sicuramente questa tecnologia in futuro per consentire loro di assumere nuove responsabilità e un livello più elevato di affidabilità. Il sistema permetterà ai veicoli di analizzare l’ambiente e fare ipotesi informate sullo scenario migliore. Ogni volta, la decisione viene valutata e usata per misurare l’opzione successiva, garantendo migliori prestazioni nel tempo.

Ricercatori dei memristori

Questo studio è stato guidato dagli ingegneri della KAIST, il Professor Shinhyun Choi e il Professor Young-Gyu Yoon, con il loro Team di Ricerca Congiunta della Scuola di Ingegneria Elettrica. Hakcheon Jeong e Seung Jae Han hanno anche contribuito alla raccolta e all’elaborazione dei dati.

Lo studio sui chip a memristor è supportato dal Progetto di Sviluppo della Tecnologia dei Semiconduttori Intelligenti di Nuova Generazione, dal Progetto Eccellente Nuovo Ricercatore e dal Progetto di Sviluppo della Tecnologia Core dei Semiconduttori AI PIM della National Research (NRC ) Foundation of Korea, e dal Progetto di Supporto alla Ricerca e Sviluppo dell’Electronics and Telecommunications Research Institute.

Una azienda che potrebbe beneficiare dello studio sui memristori

Ci sono molte industrie che questa tecnologia potrebbe migliorare. Il mondo ha raggiunto il suo limite in termini di riduzione delle resistenze. Questo ultimo sviluppo introduce sul mercato un’opzione più affidabile e scalabile. Ecco un’azienda che è posizionata per sfruttare questi dati per avere successo.

Micron Technologies Inc.

Micron Technologies Inc. (MU ) è entrata nel mercato nel 1978. È stata fondata da Ward Parkinson, Joe Parkinson, Dennis Wilson e Doug Pitman come impianto di produzione di semiconduttori. L’azienda ha rapidamente avuto successo e nel 1980 ha aperto il suo primo impianto di fabbricazione.