В России разработан уникальный биоморфный нейропроцессор
Концепцию биоморфного нейропроцессора, который может имитировать информационные процессы вплоть до работы колонки кортекса в коре головного мозга человека, предложила исследовательская группа Тюменского государственного университета. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.
Нейропроцессор — класс микропроцессоров для аппаратного ускорения работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, машинного обучения и других методов искусственного интеллекта.
«Аналогов нашего биоморфного нейропроцессора в России и в мире нет, — рассказал “Стимулу” руководитель группы, профессор кафедры прикладной и технической физики ТюмГУ Сергей Удовиченко. — Уникальность нашей концепции состоит в том, что нейропроцессор построен на основе модернизированной нами биоморфной электрической модели нейрона Ходжкина—Хаксли и является биоморфным еще и с точки зрения выполнения функций биоморфной нейросети. В журнале Neural Computing and Applications в ближайшее время выйдет наша статья о принципах построения нейросети, основанной на оригинальной биоморфной модели нейрона. Модель нейрона, состоящая из отдельных функциональных частей (дендритов, сомы и аксона), позволяет реализовывать любые соединения между такими частями разных нейронов, что придает большую гибкость архитектуре нейросети».
Ученые под руководством Сергея Удовиченко создали алгоритмы расчета прохождения сигнала через каждую функциональную часть нейрона, и вместо системы дифференциальных уравнений построены соответствующие передаточные функции для потенциала мембраны в виде рекуррентных соотношений. Установлена связь параметров биоморфной модели нейрона с электрическими параметрами узлов нейропроцессора и проведена адаптация биоморфной нейросети к аппаратной части нейропроцессора, которая заключается в настройке вариативных характеристик его отдельных электронных компонентов для достижения функциональности, аналогичной программной модели нейрона. Все основные функции биоморфной модели нейрона представлены в аппаратной реализации нейропроцессора.
Схема такого нейропроцессора предполагает входное и выходное устройства для обработки сигналов, запоминающую матрицу, блок нейронов и маршрутизатор на основе логической матрицы.
«Мы получили патенты на электрические схемы, топологию, нанотехнологию изготовления и принципы работы основных узлов нейропроцессора — сверхбольших запоминающей и логической 3D-матриц», — рассказывает Сергей Удовиченко.
По его словам, запоминающая матрица — это 3D-структура из одинаковых (и зеркально ориентированных по отношению друг к другу) комбинированных мемристорно-диодных кроссбаров. Помимо запоминания информации она выполняет часть процессинга для нейросети, суммируя входные сигналы.
«Соответственно, логическая матрица выполняет собственно логические функции, маршрутизацию сигналов, а также обработку видео и звуковых сигналов во входном устройстве нейропроцессора. Ее 3D-структура — одинаковые перпендикулярные пласты, коммутируемые через мемристорные кроссбары с селективными диодами», — добавил Сергей Удовиченко.
«В настоящее время на мемристорно-диодных кроссбарах (фрагментах указанных матриц) в лабораторных условиях мы планируем провести тестовые измерения динамических характеристик: обработку сигналов в цифровом режиме (сложение выходных импульсов нейронов и их коммутацию на входы других нейронов, а также умножение матрицы на вектор, которое применяется во входном блоке нейропроцессора при обработке видео- и звуковых сигналов). Для проведения этих исследований мы заявили проект на конкурс РФФИ. Для последующей разработки входного устройства и общей электрической схемы нейропроцессора, а также ее изготовления на кристалле на одном из предприятий микроэлектроники мы заявили проект на конкурс РНФ», — рассказал Сергей Удовиченко.
По словам исследователя, на полученном прототипе биоморфного нейропроцессора в дальнейшем будут проведены тестовые испытания по обработке сигналов в цифровом режиме, продемонстрировано ассоциативное самообучение в нейросети. Конечная цель — с помощью усовершенствованной биоморфной сети или любой другой такого же класса продемонстрировать на автономном аппаратном средстве получение нового знания.
Кроме задачи получения нового знания, относящейся к проблеме создания систем искусственного интеллекта, на этом прототипе будут решены технические задачи — увеличение быстродействия и энергоэффективности расчетов по сравнению с существующими сегодня вычислительными средствами (персональные компьютеры, серверы и суперкомпьютеры) — за счет применения смешанных аналогово-цифровых вычислений, в том числе с помощью новых элементов электроники — мемристоров, интегрированных в комбинированные мемристорно-диодные кроссбары.
Ученые ТюмГУ продемонстрируют концепцию биоморфного нейропроцессора в октябре на международном семинаре MEM-Q в Греции.