BỘ NÃO NHỎ BÉ TRÊN NHỮNG CON CHIP CUNG CẤP KHẢ NĂNG AI MÀ KHÔNG CẦN INTERNET

  Một bộ não trên chip chip nhỏ hơn một mảnh confetti có thể dẫn đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) di động cho các nhiệm vụ tính toán phức tạp - mà không cần phụ thuộc vào internet.

  Xe tự hành là một ứng dụng tiềm năng cho công nghệ, có thể cải thiện an ninh và dự phòng.

  Các kỹ sư tại MIT ở Massachusetts đã phát triển ‘não, được tạo ra từ hàng chục ngàn khớp thần kinh nhân tạo được gọi là memristor - các thành phần dựa trên silicon bắt chước các khớp thần kinh truyền thông tin trong não người.

  Các nhà nghiên cứu đã mượn từ các nguyên tắc luyện kim để chế tạo mỗi memristor từ hợp kim bạc và đồng, cùng với silicon. Khi họ chạy chip thông qua một số tác vụ trực quan, con chip có thể ghi nhớ hình ảnh được lưu trữ và tái tạo chúng nhiều lần, trong các phiên bản được báo cáo là sắc nét và sạch hơn so với các thiết kế memristor hiện có được làm bằng các yếu tố không được chỉnh sửa.

  Một thông báo nghiên cứu cho biết công trình đã chứng minh một thiết kế memristor mới đầy hứa hẹn cho các thiết bị biến đổi thần kinh, các thiết bị điện tử dựa trên một loại mạch mới xử lý thông tin theo cách mô phỏng kiến ​​trúc thần kinh của não. Các mạch lấy cảm hứng từ não như vậy có thể được xây dựng thành các thiết bị nhỏ, di động và sẽ thực hiện các nhiệm vụ tính toán phức tạp mà chỉ các siêu máy tính ngày nay mới có thể xử lý.

  Cho đến nay, các mạng synapse nhân tạo tồn tại dưới dạng phần mềm. Jeehwan Kim, phó giáo sư kỹ thuật cơ khí tại MIT cho biết, chúng tôi đang cố gắng xây dựng phần cứng mạng thần kinh thực sự cho các hệ thống AI di động. Tưởng tượng kết nối một thiết bị thần kinh với máy ảnh trên xe của bạn và để nó nhận ra ánh sáng và các vật thể và đưa ra quyết định ngay lập tức mà không cần phải kết nối với internet. Chúng tôi hy vọng sẽ sử dụng các memristor tiết kiệm năng lượng để thực hiện các nhiệm vụ đó tại chỗ, trong thời gian thực.

  Trong một thiết bị biến đổi thần kinh, một memristor sẽ đóng vai trò là bóng bán dẫn trong một mạch, mặc dù hoạt động của nó gần giống với khớp thần kinh não - điểm nối giữa hai tế bào thần kinh. Synapse nhận tín hiệu từ một nơron, dưới dạng các ion và gửi tín hiệu tương ứng đến nơron tiếp theo.

  Kim và các đồng nghiệp đã giải quyết các vấn đề về độ tin cậy bằng các tín hiệu tinh tế bằng cách mượn một kỹ thuật từ luyện kim, khoa học trộn kim loại vào hợp kim và nghiên cứu các tính chất kết hợp của chúng.

  Theo truyền thống, các nhà luyện kim cố gắng thêm các nguyên tử khác nhau vào một ma trận khối để tăng cường vật liệu, và chúng tôi nghĩ, tại sao không điều chỉnh các tương tác nguyên tử trong bộ nhớ của chúng ta và thêm một số nguyên tố hợp kim để kiểm soát sự di chuyển của các ion trong môi trường của chúng ta, Kim nói.

  Nhóm nghiên cứu đã hạ cánh trên đồng là nguyên tố hợp kim lý tưởng, vì nó có thể liên kết với cả bạc và silicon. Ông nói nó hoạt động như một loại cầu, và ổn định giao diện silicon-bạc, ông nói.

  Để tạo ra các memristor bằng hợp kim mới của họ, trước tiên, nhóm đã chế tạo một điện cực âm từ silicon, sau đó tạo ra một điện cực dương bằng cách lắng một lượng nhỏ đồng, sau đó là một lớp bạc. Họ kẹp hai điện cực xung quanh một môi trường silic vô định hình. Bằng cách này, họ đã tạo ra một con chip silicon 1mm2 với hàng chục ngàn memristor.

  Thiết kế được báo cáo tái tạo và thậm chí thay đổi hình ảnh đáng tin cậy hơn so với thiết kế memristor hiện có.

  Kim đang sử dụng các khớp thần kinh nhân tạo để thực hiện các bài kiểm tra suy luận thực tế, Kim nói. Chúng tôi muốn phát triển công nghệ này hơn nữa để có các mảng quy mô lớn hơn để thực hiện các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh. Và một ngày nào đó, bạn có thể mang theo bộ não nhân tạo để thực hiện các loại nhiệm vụ này mà không cần kết nối với siêu máy tính, internet hoặc đám mây.

Theo : imeche.org