Как работают нейроморфные компьютеры
По мере развития искусственного интеллекта растет и количество энергии, необходимой для его работы. В классических компьютерах значительная ее часть расходуется на постоянную передачу данных из памяти в процессор и обратно.
Поэтому ученые разрабатывают альтернативные вычислительные системы, которые могут работать гораздо эффективнее. Одно из перспективных направлений — нейроморфные компьютеры, созданные по принципам работы человеческого мозга. В основе таких систем лежат искусственные аналоги нейронов и связей между ними. Эти связи могут быть цифровыми или физическими.
Один из элементов таких систем — мемристор, способный изменять свое электрическое сопротивление в зависимости от поступающих сигналов. Если упростить, мемристоры играют роль контактов между нейронами. Благодаря таким элементам можно создавать вычислительные системы, которые обрабатывают информацию по принципам, напоминающим работу нервной системы.
Где применяют нейроморфные технологии
Прототипы нейроморфных устройств уже испытывают в лабораториях по всему миру. Например, ученые Технологического университета Делфта в Нидерландах создали миниатюрный дрон, который использует нейроморфную обработку изображений и систему управления. В основе устройства лежат 28 800 искусственных аналогов нейронов. С их помощью дрон оценивает окружающую обстановку и контролирует собственное движение во всех направлениях, словно у него внутри мозг настоящего животного. При этом скорость обработки данных в десятки раз выше, чем у нейросетей на традиционных процессорах, а потребление энергии значительно ниже.
Нейроморфные устройства разрабатывают и в России. Один из наиболее известных проектов — процессор «Алтай».
Как устроен российский процессор «Алтай»
Главное преимущество «Алтая» заключается в его архитектуре: память объединена с вычислительными ядрами, благодаря чему сокращаются затраты энергии на передачу данных.
Для решения сложных задач несколько процессоров «Алтай» можно объединять, увеличивая вычислительную мощность системы. А в версии «Алтай-3» модули с процессорами можно располагать вертикально друг над другом. Это позволяет создавать более компактные и при этом мощные вычислительные устройства. Для работы с процессорами также разработаны компиляторы и библиотеки, позволяющие быстрее запускать нейросети.
Одно из основных достоинств нейроморфных систем — возможность быстро анализировать большие объемы информации при сравнительно небольшом энергопотреблении. Это особенно важно для портативных и мобильных устройств, которым необходимо обрабатывать данные в реальном времени. Разработчики надеются, что в будущем нейроморфные системы станут основой нового поколения процессоров для искусственного интеллекта и дадут дополнительный импульс его развитию.
Этот материал подготовлен в рамках «ГигаНауки» — совместного проекта Сбера и РБК о ключевых научных открытиях и технологических вызовах современности. Проект объединяет видеопрограммы и тексты о медицине, ИИ, биотехнологиях и других направлениях будущего. Важная часть «ГигаНауки» — интеграция нейросети ГигаЧат, которая помогает простым языком объяснять сложные научные темы.
Реклама, ПАО Сбербанк, 18+ erid: 2SDnjchBjdE