Ang ‘Memristors’ ba ang Susi sa AI na Ginagaya ang Utak ng Tao?

Ang utak ng tao ay ang pinaka-komplikado at pinakamakapangyarihang kompyuter na kailanman nalaman ng tao. Ang kahanga-hangang likas na ito ay sabay-sabay na napoproseso ang milyong-milyong data point at sensory input sa real time. Bagaman ang mga kompyuter ay ngayon kayang higitan ang kakayahan ng utak ng tao pagdating sa kapangyarihan ng pagkompyut, may ilang larangan pa rin na kulang sila. Ang kamakailang breakthrough sa mga memristor ay maaaring maglaman ng susi sa pagbubukas ng neural network computing, na magbubukas ng pintuan para sa mas matalino, mas mabilis na mga sistemang artipisyal na intelihensiya sa hinaharap.

Kasalukuyang Disenyo ng Chip

Ang kasalukuyang von Neumann computing architecture ay inilalagay ang pagproseso at memorya sa dalawang hiwalay na lokasyon. Noong una, may katwiran ang ganitong layout dahil hindi kailangan ng mga kompyuter ang napakalaking dami ng pagkuha ng data na makikita ngayon. Gayunpaman, ang mga advanced na AI system ay nagpoproseso ng bilyong bits ng data sa real-time. Dahil dito, bawat milisecond ay mahalaga, kasama na ang oras at enerhiya na kinakailangan para kunin at iproseso ang memorya mula sa dalawang hiwalay na lokasyon.

Mga Problema sa Kasalukuyang Disenyo ng Chip

Ang kasalukuyang disenyo ng chip ay masyadong mabagal upang makasabay sa lumalaking pangangailangan ng komunidad ng AI. Ang mas mahusay na solusyon para sa mga computationally heavy na protocol tulad ng mga AI system ay ilagay ang memorya at pagproseso sa iisang chip. Upang maisakatuparan ito, lumipat ang mga inhinyero sa teknolohiyang nilikha noong 1970s, ang mga memristor.

Memristor

Ang konsepto ng Memristor ay nagmula noong 1971 kasunod ng isang papel na inilathala ni
Leon Chua. Ang mga memristor ay gumagana sa pamamagitan ng paggamit ng nagbabagong kuryente. Ang pagbabago ng direksyon at dami ng kuryente ay nagpapahintulot sa mga aparatong ito na mag-imbak ng data. Ang kanilang compact na sukat at kakayahang mag-imbak at magproseso ng data ay nagbibigay sa kanila ng ideal na pagganap para sa mga advanced na AI system ng ngayon.

Mga Problema sa Teknolohiyang Memristor Ngayon

Ang pangunahing suliranin sa kasalukuyang teknolohiyang memristor na ginagamit sa mga kompyuter ay hindi pa ito kayang makipagkumpetensya sa iba pang sistema. Ang mga eksperimental na disenyo ng chip na ito ay kadalasang nagbibigay ng mas mababang computational power, kahina-hinalang pagiging maaasahan, at kulang sa tibay kumpara sa kanilang dual-chip na katapat. Sa kabutihang palad, lahat ng iyan ay magbabago na.

Neuromorphic Computing

Ang mga memristor ay mahalagang sangkap ng kilusang neuromorphic computing. Ang klase ng kompyuter na ito ay naglalayong tularan ang mga neural network na matatagpuan sa iyong utak. Ang mga sistemang ito ay maaaring magkompyut, magproseso, at mag-imbak ng data sa iisang lokasyon. Maaari rin silang matuto, magwasto, at mag-adjust sa mga bagong senaryo, tulad ng kung paano gumagana ang utak ng tao. Ang kakayahang ito, kasama ng bagong inklusibong disenyo ng chip, ay nagbubukas ng bagong panahon sa kapangyarihan ng computational processing.

Pag-aaral sa Memristor Chip

Ang pag-aaral na “Self-supervised video processing with self-calibration on an analog computing platform based on a selector-less memristor array“¹ ay inilathala sa siyentipikong journal na Nature Electronics ngayong buwan. Detalye ng pag-aaral ang isang susunod na henerasyon na neuromorphic semiconductor-based processor na ginagaya ang paraan ng pag-iisip ng utak ng tao, na nagpapahintulot dito na matuto at mag-adapt upang mapabuti ang pagganap.

Bagong Disenyo ng Chip

Pinagsama ng mga mananaliksik ang isang selector-less analog memristor array upang lumikha ng isang all-in-one storage at processing unit. Ang aparato ay gumagamit ng peripheral circuitry at isang digital controller upang i-program ang mga memristor sa real time. Partikular, ang interfacial-type titanium oxide memristors ay pinili para patakbuhin ang mga eksperimento.

Pinagmulan – KAIST

Ginagaya ang Utak ng Tao

Isa sa pinaka-kahanga-hangang bahagi ng pananaliksik na ito ay ang kakayahan ng mga inhinyero na isama ang isang advanced na AI system direkta sa chip. Ang integrasyong ito ay nagpapahintulot sa chip na matuto at magwasto ng mga error. Ang aparato ay nagbibigay ng real-time na pagsusuri at onsite processing, na ginagawa itong perpektong opsyon para sa maraming use-case scenario tulad ng pag-edit ng musika, seguridad, at marami pang iba.

Alamin ang mga Bagong Senaryo

Kahanga-hanga, pinili ng inhinyero na patakbuhin ang mga AI algorithm sa analog domain. Dahil dito, ang sistema ay inayos upang gumamit ng self-calibration nang walang compensation operations o pretraining. Tulad ng isang tao, ang AI na ito ay maaaring suriin ang real-time na data at i-cross-reference ito sa kanyang kasaysayan upang matukoy ang susunod na aksyon.

Pagbutihin ang Pagganap Nito

Ang setup na ito ay nagpapahintulot sa mga inhinyero na lumikha ng mga kompyuter at device na natututo, nagwawasto ng mga error, at nagpoproseso ng AI tasks onsite. Ang data ay pagkatapos iniimbak at pinoproseso upang makita ang kaugnayan nito sa nakaraang data at iba pang natatanging katangian. Kapag natukoy ng sistema na posible ang mga pagpapabuti sa pagganap mula sa pagkatuto, awtomatiko nitong isinasama ang mga ito.

Pagsubok sa Memristor Chip

Upang masubukan ng mga inhinyero ang kauna-unahang memristor-based integrated system sa mundo na maaaring mag-adapt sa mga pagbabago ng real-time na data, nag-setup sila ng isang video editing na gawain. Ang AI system ay pinakain ng patuloy na real-time na video ng isang gumagalaw na tao. Ang layunin nito ay hatiin ang foreground at background ng video.

Mga Resulta ng Pagsubok sa Memristor Chip

Ipinapakita ng data ang ilang magagarang resulta. Una, ang AI ay naging mas mabilis at mas epektibo sa bawat cycle. Sa simula, naglalaan ng karagdagang oras ang AI upang matukoy ang sitwasyon, subalit sa huling mga pagtakbo, nasanay na ang AI sa proseso at kung paano matukoy kung ano ang background o foreground.

Kahanga-hanga, ang AI chip video editing test ay nagpakita ng average peak signal-to-noise ratio na 30.49 dB, na katumbas ng mga dedikadong serbisyo. Dagdag pa, nagrehistro ang koponan ng structural similarity index measure na 0.81.

Mga Benepisyo ng Memristor Chip

May ilang dahilan kung bakit matalinong ideya ang mga memristor chip. Una, nag-aalok sila ng onsite real-time na pagsusuri ng data. Ibig sabihin, maaaring gumana ang mga device nang walang koneksyon sa internet o pangangailangan na mag-ping sa ibang device upang makagawa ng maayos na pagtatasa ng kapaligiran nito.

Seguridad

Ang seguridad at privacy ay tumataas dahil sa layout na ito. Dahil hindi kailangang ipadala ang data sa labas, malaki ang nababawasan na panganib ng mga hack o pagkakamali ng tao.

Mas Magandang Pagganap

Isa pang pangunahing benepisyo ng pag-aaral na ito ay ipinapakita kung paano mapabuti ang pagganap mula sa mga PC ngayon. Ang memristor-powered AI system ay nag-aalok ng parallel computation capabilities sa mga gumagamit nito, pinapabuti ang kakayahan at nagbibigay-daan sa mga sistema na humawak ng mas maraming load.

Laki

Ang mga memristor chip ay mas maliit kaysa sa tradisyonal na layout. Dahil dito, perpekto sila para sa microelectronics, wearables, robotics, at iba pang senaryo kung saan limitado ang espasyo o ang bigat ay pangunahing alalahanin, tulad ng mga drone o iba pang aerospace na teknolohiya.

Nabawasan na Konsumo ng Enerhiya

Sa usapin ng konsumo ng enerhiya, ang mga memristor chip ay gumagamit ng daang beses na mas kaunting kapangyarihan kumpara sa tradisyonal na disenyo ng chip. Ang enerhiyang ginagamit upang i-program ang chip ay napakaliit. Ang mababang konsumo ng enerhiya na ito ay perpekto para sa sustainability at upang matiyak na ang AI revolution ay hindi magdudulot ng malaking pinsala sa kapaligiran tulad ng patuloy na epekto ng industrial revolution.

Mga Aplikasyon ng Memristor

Maraming aplikasyon para sa mga memristor sa merkado. Una, sila ang perpektong opsyon para sa compact at energy-efficient na artificial intelligence (AI) edge-computing systems. Ang teknolohiyang ito ay maaaring makatulong balang araw na gawing mas matalino, magaan, at mas kakayahan ang lahat ng iyong smart devices. Narito ang ilan lamang sa mga aplikasyon para sa memristor chip system.

Pagproseso ng Video

Ang AI video processing ay isa sa pinakamabilis na lumalaking sektor sa merkado. Ang chip ng mananaliksik ay perpekto para sa gawaing ito dahil sa maraming dahilan. Una, ginagamit nito ang self-learning capabilities upang bawasan ang workload at pagbutihin ang output. Maaari mong makita ang ganitong uri ng chip na ginagamit upang patakbuhin ang advanced na AI editing systems tulad ng sinubukan ng koponan.

Sa kasalukuyan, ang mga AI editing system ay nagpapababa ng gastos sa pagtingin. Tatlong sistema ang madalas makagawa ng duplicate frames sa pagitan ng orihinal na frame, na nagbibigay-daan sa malalaking resolution upgrade. Sa hinaharap, ang ganitong sistema ay maaaring gawing simple ang pag-edit ng high-end na video mula sa iyong telepono.

Kalusugan

Ang paggamit ng AI sa kalusugan ay patuloy na tumataas. Ang mga memristor-powered smart device ay balang araw magbibigay ng malalim na monitoring ng mga pasyente, nagbibigay kapangyarihan sa mga propesyonal sa pamamagitan ng pagbawas ng kanilang workload at pagpapabuti ng kanilang kamalayan. Ang AI ay maaaring i-setup upang ipadala ang data sa isa pang AI system na partikular na dinisenyo para sa kalusugan.

Seguridad

Ang paggamit ng self-learning AI system upang i-program ang mga security camera ay may katuturan. Isipin ang iyong smart camera na nagmomonitor ng iyong bakuran. Biglang may lumitaw na tao at gumawa ng ilang galaw bago umalis sa screen. Kung hindi mo pinanood ang screen, hindi mo ito napansin. Ang memristor-powered AI security system ay maaaring mag-scan ng lugar para sa kahina-hinalang kilos at i-notify ka sa real time.

Autonomous Vehicles

Ang mga autonomous vehicle ay tiyak na iintegrate ang teknolohiyang ito sa hinaharap upang magbigay-daan sa kanila na tumanggap ng mga bagong responsibilidad at mas mataas na antas ng pagiging maaasahan. Ang sistema ay magpapahintulot sa mga sasakyan na suriin ang kanilang kapaligiran at gumawa ng mga matalinong hula tungkol sa pinakamainam na senaryo. Sa bawat pagkakataon, sinusuri ang desisyon at ginagamit upang sukatin ang susunod na opsyon, na nagsisiguro ng mas mahusay na pagganap sa paglipas ng panahon.

Mga Mananaliksik ng Memristor

Ang pag-aaral na ito ay pinamunuan ng mga inhinyero ng KAIST na sina Propesor Shinhyun Choi at Propesor Young-Gyu Yoon mula sa Joint Research Team ng School of Electrical Engineering. Sina Hakcheon Jeong at Seung Jae Han ay nag-ambag din sa pangangalap at pagproseso ng data.

Ang pag-aaral ng memristor chip ay sinusuportahan ng Next-Generation Intelligent Semiconductor Technology Development Project, Excellent New Researcher Project at PIM AI Semiconductor Core Technology Development Project ng National Research (NRC ) Foundation of Korea, at ng Electronics and Telecommunications Research Institute Research and Development Support Project.

Isang Kumpanya na Maaaring Makikinabang mula sa Pag-aaral ng Memristor

Maraming industriya ang maaaring mapabuti ng teknolohiyang ito. Naabot na ng mundo ang limitasyon nito sa pag-urong ng mga resistor. Ang pinakabagong pag-unlad na ito ay nagdadala ng mas maaasahan at scalable na opsyon sa merkado. Narito ang isang kumpanya na handang gamitin ang data na ito para sa tagumpay.

Micron Technologies Inc.

Ang Micron Technologies Inc. (MU ) ay pumasok sa merkado noong 1978. Ito ay itinatag nina Ward Parkinson, Joe Parkinson, Dennis Wilson, at Doug Pitman bilang isang semiconductor manufacturing plant. Ang kumpanya ay agad na nagtagumpay at noong 1980, binuksan ng kumpanya ang kanyang unang fabrication plant.

Mula noon, pinalawak ng Micron Technologies ang kanilang mga alok sa iba pang mga sektor na may kaugnayan sa teknolohiya. Kahanga-hanga, nakuha nila ang puwesto sa Fortune 500 noong 1994. Ngayon, kinikilala ito bilang isang nangungunang puwersa matapos ang mga dekada ng mga inobasyon sa chip.

Ang Micron Technologies ay nangungunang mananaliksik at developer ng mga memristor chipset. Ang kumpanya ay naglalayong isama ang teknolohiyang ito upang pasiglahin ang kanilang matagumpay na modelo ng data center. Sa kasalukuyan, ang kumpanya ay may 43,000 empleyado. Dahil dito, itinuturing ang MU bilang isang malakas na “buy” para sa mga trader na naghahanap ng exposure sa AI sector.

Ang Meristors ay Magpapalakas sa AI Revolution.

Ang inobatibong koponan sa likod ng disenyo ng memristor CPU ay nauunawaan ang kahalagahan ng direktang on-chip memory at processing pagdating sa pagpapalakas ng mga AI system. Ngayon, patuloy na isusulong ng mga inhinyero ang kanilang pananaliksik at pagsubok upang mailagay ang mga memristor-powered chip sa consumer electronics nang pinakamabilis hangga’t maaari.

Alamin ang Iba pang Breakthroughs sa Computing.

Sanggunian ng Pag-aaral:

^{1. Duan, X., Cao, Z., Gao, K., Yan, W., Sun, S., Zhou, G., Wu, Z., Ren, F., & Sun, B. (2024). Mga chip na neuromorphic batay sa memristor. Advanced Materials, 36(14), e2310704. https://doi.org/10.1002/adma.202310704}