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灵感来自大脑的计算可以以较小的方式解决重大问题

2021-03-26 13:35

在计算机变得越来越小,功能越来越强大,超级计算机和并行计算已成为标准的同时,我们将在能源和小型化方面碰壁。现在,宾夕法尼亚州立大学的研究人员设计了一种2D设备,它可以提供比是或不是答案更多的功能,并且比当前的计算体系结构更像大脑。

灵感来自大脑的计算可以以较小的方式解决重大问题

研究人员在《自然通讯》杂志上指出:“由于传统的冯·诺依曼计算架构的不可扩展性以及即将到来的“黑暗硅时代对多核处理器技术构成了严重威胁,因此复杂性扩展也在下降。

黑暗硅时代已经在某种程度上出现在我们眼前,它指的是无法立即启动计算机芯片上所有或大多数设备的电源。发生这种情况是因为单个设备产生的热量过多。冯·诺依曼体系结构是大多数现代计算机的标准结构,并依靠一种数字方法(“是或“否),其中程序指令和数据存储在同一存储器中,并共享同一通信通道。

“因此,不能同时进行数据操作和指令获取,工程科学和力学助理教授 Saptarshi Das说 。“对于使用神经网络进行复杂的决策,您可能需要一堆试图同时使用并行处理器的超级计算机集群(一百万台并行笔记本电脑),这将占用一个足球场。例如,便携式医疗设备就不能那样工作。

根据Das的说法,该解决方案是创建不受大脑影响的模拟统计神经网络,这些神经网络不依赖简单地打开或关闭的设备,而是提供一系列概率响应,然后将其与机器中学习到的数据库进行比较。为此,研究人员开发了一种由2D材料(二硫化钼和黑磷)制成的高斯场效应晶体管。这些设备具有更高的能源效率,并且产生的热量更少,因此非常适合按比例放大系统。

达斯说:“人脑在20瓦的功率下无缝运行。 “它具有更高的能源效率,包含1000亿个神经元,并且不使用冯·诺依曼架构。

研究人员指出,不仅仅是能量和热量成为问题,而且越来越难以在较小的空间中容纳更多的能量。

“大小缩放已停止, Das说。“我们只能在一个芯片上安装大约10亿个晶体管。我们需要像大脑一样的复杂性。

概率神经网络的想法始于1980年代,但是它需要特定的设备来实现。

“类似于人脑的工作,从一组训练样本中提取了关键特征,以帮助神经网络学习,工程科学和力学专业的研究生Amritanand Sebastian说。

研究人员在人类脑电图仪上测试了他们的神经网络,这是脑电波的图形表示。在向网络提供许多脑电图实例之后,网络可以获取新的脑电图信号并对其进行分析,并确定受试者是否正在睡觉。

达斯说:“对于概率神经网络,我们不需要那么广泛的培训期或信息基础,而对于人工神经网络,则不需要。

研究人员看到统计神经网络计算在医学中具有应用,因为诊断决策并非总是100%是或否。他们还认识到,为了获得最佳效果,医疗诊断设备需要小巧,轻便并且消耗最少的能量。

Das及其同事称其装置为高斯突触,它基于双晶体管设置,其中二硫化钼是电子导体,而黑磷则通过缺失的电子或空穴进行传导。该器件本质上是串联的两个可变电阻器,结合后会产生带有两个尾部的图形,该图形与高斯函数相匹配。

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