Исследовательская группа KAIST разработала нейристор с «переключением частоты», который имитирует «внутреннюю пластичность» — свойство, позволяющее нейронам запоминать прошлую активность.
«Внутренняя пластичность» — это способность мозга адаптироваться, например, становиться менее восприимчивым к повторяющимся звукам или быстрее реагировать на определённый стимул после многократного обучения. «Нейристор с переключением частоты» — это искусственное нейронное устройство, которое автономно регулирует частоту своих сигналов, подобно тому, как мозг становится менее восприимчивым к повторяющимся стимулам или, наоборот, более чувствительным в процессе обучения.
Исследовательская группа объединила «энергозависимый мемристор Мотта», который реагирует мгновенно, а затем возвращается в исходное состояние, с «энергонезависимым мемристором», который запоминает входные сигналы на длительное время. Это позволило создать устройство, которое может свободно контролировать частоту возбуждения нейрона (частоту его импульсов).
В этом устройстве импульсные сигналы нейронов и изменения сопротивления мемристора влияют друг на друга, автоматически корректируя реакции. Проще говоря, в рамках одного полупроводникового устройства воспроизводится процесс, при котором мозг становится менее восприимчивым к повторяющимся звукам или более чувствительным к повторяющимся раздражителям.
Чтобы проверить эффективность этой технологии, исследователи провели моделирование с использованием «разреженной нейронной сети» и обнаружили, что благодаря встроенной функции памяти нейронов система достигла той же производительности при потреблении на 27,7 % меньше энергии по сравнению с обычными нейронными сетями.
Они также продемонстрировали отличную устойчивость: даже если некоторые нейроны были повреждены, внутренняя пластичность позволила сети перестроиться и восстановить производительность. Другими словами, искусственный интеллект, использующий эту технологию, потребляет меньше электроэнергии, сохраняя при этом производительность, и может компенсировать частичные сбои в работе, чтобы вернуться к нормальному режиму.
Профессор Кён Мин Ким, руководивший исследованием, заявил: «В этом исследовании мы реализовали внутреннюю пластичность — ключевую функцию мозга — в одном полупроводниковом устройстве, тем самым выведя энергоэффективность и стабильность аппаратного обеспечения ИИ на новый уровень. Эта технология, которая позволяет устройствам запоминать своё состояние и адаптироваться или восстанавливаться даже после повреждений, может стать ключевым компонентом в системах, требующих долгосрочной стабильности, таких как периферийные вычисления и автономное вождение».