Drejt çipave optoelektronikë që imitojnë trurin e njeriut Një intervistë me një studiues të NIST-it, i prirur për të përmirësuar rrjetet e mprehta neuromorfike

Truri i njeriut, i cili përbëhet nga rreth 86 miliardë neurone të lidhur në një rrjet nervor, mund të kryejë arritje të jashtëzakonshme kompjuterike. Megjithatë, konsumon vetëm një duzinë apo më shumë vat.

IEEE Spectrum foli kohët e fundit me Jeffrey Shainline, një fizikant në Institutin Kombëtar të Standardeve dhe Teknologjisë në Boulder, Colo., puna e të cilit mund të ndriçojë pak mbi këtë pyetje. Shainline po ndjek një qasje për llogaritjen që mund të fuqizojë forma të avancuara të inteligjencës artificiale – të ashtuquajturat rrjete nervore spike, të cilat imitojnë më nga afër mënyrën se si funksionon truri në krahasim me llojin e rrjeteve nervore artificiale që janë vendosur gjerësisht tani. Sot, paradigma mbizotëruese përdor softuerin që funksionon në kompjuterë dixhitalë për të krijuar rrjete nervore artificiale që kanë shtresa të shumta neuronesh. Këto rrjete nervore artificiale “të thella” kanë rezultuar jashtëzakonisht të suksesshme, por ato kërkojnë burime të mëdha kompjuterike dhe energji për të funksionuar. Dhe këto kërkesa për energji po rriten me shpejtësi: në veçanti, llogaritjet e përfshira në trajnimin e rrjeteve të thella nervore po bëhen të paqëndrueshme.

Studiuesit kanë qenë prej kohësh të mashtruar nga perspektiva e krijimit të rrjeteve nervore artificiale që pasqyrojnë më nga afër atë që ndodh në rrjetet e neuroneve biologjike, ku, ndërsa një neuron pranon sinjale nga shumë neurone të tjerë, mund të arrijë një nivel pragu aktivizimi që e bën atë të “zjarr”, që do të thotë se prodhon një sinjal daljeje që dërgohet te neuronet e tjera, ndoshta duke i nxitur edhe disa prej tyre të ndezin.

Disa kompani kanë prodhuar çipa për implementimin e rrjeteve nervore spiking elektronike. Hulumtimi i Shainline fokusohet në përdorimin e elementeve optoelektronikë superpërcjellës në rrjete të tilla. Puna e tij kohët e fundit ka përparuar nga hetimi i mundësive teorike në kryerjen e eksperimenteve harduerike. Ai tregon Spectrum për këto zhvillime të fundit në laboratorin e tij.

Çipi True North i IBM nga viti 2014 bëri bujë të madhe sepse ishte i ri, i ndryshëm dhe emocionues. Kohët e fundit, Intel ka bërë gjëra të shkëlqyera me çipin e saj Loihi. Intel tani ka gjeneratën e dytë të kësaj. Por nëse këto çipa do të zgjidhin problemet reale, mbetet një pyetje e madhe.

Ne e dimë se truri biologjik mund të bëjë gjëra që nuk krahasohen me kompjuterët dixhitalë. Megjithatë, këto patate të skuqura neuromorfike nuk na i rrëzojnë menjëherë çorapet. Pse jo? Nuk mendoj se është një pyetje e lehtë për t’u përgjigjur.

Një gjë që do të theksoj është se një nga këto çipa nuk ka 10 miliardë neurone (përafërsisht numrin e neuroneve në trurin e një personi). Edhe një tru me miza frutash ka rreth 150,000 neurone. Çipi më i fundit Loihi i Intel nuk e ka as atë.

Duke e ditur se ata po luftojnë me atë që do të bëjnë me këtë çip, njerëzit në Intel kanë bërë diçka të zgjuar: Ata po u japin akademikëve dhe startup-ve akses të lirë në çipin e tyre – falas në shumë raste. Ata po mbledhin kreativitet me shpresën se dikush do të gjejë një aplikacion vrasës.

Shainline: Ndoshta një folës i zgjuar, një folës duhet të jetë gjithmonë në pritje që ju të thoni ndonjë fjalë kyçe ose frazë. Kjo zakonisht kërkon shumë fuqi. Por studimet kanë treguar se një algoritëm shumë i thjeshtë nervor spiking që funksionon në një çip të thjeshtë mund ta bëjë këtë duke mos përdorur pothuajse asnjë energji.

Më tregoni për pajisjet optoelektronike me të cilat po punoni ju dhe kolegët tuaj NIST dhe se si ato mund të përmirësojnë rrjetet nervore të mprehta.

Shainline: Së pari, ju duhet të kuptoni se drita do të jetë mënyra më e mirë që ju mund të komunikoni midis neuroneve në një sistem nervor të mprehtë. Kjo sepse asgjë nuk mund të shkojë më shpejt se drita. Pra, përdorimi i dritës për komunikim do t’ju lejojë të keni rrjetin nervor më të madh të mundshëm.

Por nuk mjafton vetëm të dërgoni sinjale shpejt. Ju gjithashtu duhet ta bëni atë në një mënyrë efikase të energjisë. Pra, pasi të keni zgjedhur të dërgoni sinjale në formën e dritës, efikasiteti më i mirë i energjisë që mund të arrini është nëse dërgoni vetëm një foton nga një neuron në secilën prej lidhjeve të tij sinaptike. Ju nuk mund të bëni më pak dritë.

Ka disa argumente teorike mjaft të forta se pse kjo qasje ndaj llogaritjes neuromorfike mund të jetë një ndryshim mjaft i lojës. Por kërkon mendim dhe bashkëpunim ndërdisiplinor, dhe për momentin, ne jemi me të vërtetë i vetmi grup që e bëjmë këtë në mënyrë specifike.