Abbildung von NIST zeigt, wie diese neue Synapse Gehirnprozessoren verbinden kann NIST
Neue Forschungsergebnisse des Nationalen Instituts für Standards und Technologie könnten Computer der Funktionsweise künstlicher Gehirne um einige Schritte näher bringen. Das NIST-Team entwickelte einen supraleitenden Schalter eine "Synapse", der wie sein biologisches Gegenstück "lernt". Dieser Schalter könnteVerbinden Sie letztendlich Prozessoren und speichern Sie Speicher in Computersystemen genau so, wie das menschliche Gehirn Informationen speichert.
Die Entwicklung von gehirnähnlichen Computern ist seit fast hundert Jahren ein fester Bestandteil der Science-Fiction, aber die neuromorphe Technik wurde Ende der Realität Realität. 1980er Jahre . Es wurde größtenteils als die Zukunft des digitalen Gehirns für Geräte wie Smartphones, Computer und Robotik angesehen. In Verbindung mit der Programmierung künstlicher Intelligenz könnten neuromorphe Chips der Schlüssel für schnelleres Rechnen mit deutlich weniger Leistung und in effizienteren Systemen sein.
„Die NIST-Synapse hat einen geringeren Energiebedarf als die menschliche Synapse, und wir kennen keine andere künstliche Synapse, die weniger Energie verbraucht“, sagte der NIST-Physiker Mike Schneider in a Aussage.
Die NIST-Synapse ist ein Verbindungsschalter zwischen eingehenden elektrischen Spitzen und den ausgegebenen Signalen. Sie funktioniert genauso wie eine menschliche Synapse schnell zwischen zwei Gehirnzellen umschaltet. Die NIST-Erstellung verfügt über ein flexibles internes Design, das basierend auf geändert werden kannSeine Erfahrung oder Umgebung. Je mehr elektrische Spitzen zwischen den Prozessoren ausgelöst werden, desto stärker sind die Verbindungen, die durch die Synapse hergestellt werden, erklärten die Forscher. Und genau wie ihre realen Gegenstücke behalten die künstlichen Synapsen beide alte Schaltkreise bei, während sie neue erzeugen.
Im Gegensatz zu einer menschlichen Synapse bewegt sich die künstliche jedoch erheblich schneller als das menschliche Gehirn. Eine Gehirnzelle feuert 50 Mal pro Sekunde. Die NIST-Synapse feuert 1 Milliarde Mal pro Sekunde und ein Zehntel der vom Menschen benötigten EnergieDie Forscher haben den Energiebedarf bei weniger als 1 Attojoule gemessen. Das ist weniger Energie als bei Raumtemperatur natürlich als Hintergrundenergie.
Idealerweise befinden sich diese neuen Synapsen in neuromorphen Computern, die stark auf supraleitenden Materialien basieren. Dies würde das gesamte System effizienter machen als andere Elektronikgeräte, die auf Supraleitern basieren. Außerdem spiegeln supraleitende Geräte, wie die Forscher hervorheben, bereits das menschliche Gehirn widerZellen, wie sie Signale übertragen. Aber dank dieser neuen Synapsen fehlt das fehlende Stück für künstliche Gehirne nicht mehr.
Die Synapse verwendet auch eine dem NIST-Team bekannte Technologie, die als Josephson-Übergang bezeichnet wird. Diese Übergänge schließen die supraleitenden Matierale mit einem Isolator als Füllung ein. Wie Schnieder feststellte, umfassen diese Übergänge 20.000 Mangan- und Silizium-Nanocluster pro Quadratmikrometer. Sie gaben den Forscherndie Kontrolle, die sie brauchten.
"Dies sind kundenspezifische Josephson-Übergänge", bemerkte er. "Wir können die Anzahl der Nanocluster steuern, die in dieselbe Richtung zeigen, was sich auf die supraleitenden Eigenschaften des Übergangs auswirkt."
Letztendlich könnten diese Synapsen eine entscheidende Rolle bei der Realisierung der gleichzeitigen Datenverarbeitung spielen. Neuromorphe Computer könnten die neue Welle der Realität sein, da zunehmend schnelleres Rechnen bei niedrigeren Energiekosten erforderlich ist.
Das vollständige Papier des NIST finden Sie in einer aktuellen Ausgabe von Wissenschaftliche Fortschritte .
Via : NIST