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研發(fā)的新型超導(dǎo)神經(jīng)元,在很多方面都更加接近一個真實(shí)的神經(jīng)元

hl5C_deeptechch ? 來源:xx ? 2019-07-27 09:07 ? 次閱讀

雖然與以千兆赫速度運(yùn)行的現(xiàn)代微處理器相比,人腦的運(yùn)行速度只有幾赫茲,簡直就像蝸牛一樣,但毋庸置疑的是,人類大腦是迄今為止已知的最偉大的計算設(shè)備。人類大腦的強(qiáng)大之處在于,能夠同時進(jìn)行每秒十億次的計算,這種并行性使得它能夠輕松地解決傳統(tǒng)計算機(jī)尚未解決的問題,比如駕駛、行走、交談等等。而更不可思議的是,這每秒十億次的計算背后,大腦所需要的能量來源可能僅為一碗稀飯。相比之下,一臺超級計算機(jī)所需要的電力要超過一座大城市的電力消耗,遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于大腦幾個數(shù)量級。這就是為什么計算機(jī)科學(xué)家,一心想要使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為計算工具,以模擬人類大腦的計算性能。但說起來容易做起來難。雖然通過普通芯片也可以編入類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序,但這需要大量的計算和能量消耗。

于是,計算機(jī)科學(xué)家嘗試創(chuàng)建人工神經(jīng)元,并將它們連接成類似大腦的網(wǎng)絡(luò)。不過一直以來,并沒有人提出一個設(shè)計能夠接近大腦的計算性能和運(yùn)行效率。近日,麻省理工學(xué)院的 Emily Toomey 和他的同事設(shè)計了一個由納米線組成的超導(dǎo)神經(jīng)元,在很多方面都更加接近一個真實(shí)的神經(jīng)元。研究成果以預(yù)印本的形式發(fā)表在 arxiv.org 網(wǎng)站上。研究人員表示,他們的設(shè)備與大腦的能量效率相匹配(至少在理論上是這樣),并且是新一代超導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基石,該超導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率將遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的計算設(shè)備。首先,我們了解一些背景知識。神經(jīng)元以電脈沖或動作電位的形式編碼信息,這些電脈沖或動作電位沿著神經(jīng)纖維傳播,神經(jīng)元之間通過突觸的結(jié)構(gòu)進(jìn)行彼此分隔和信號傳遞。一個神經(jīng)元可以通過突觸影響其它神經(jīng)元,傳遞的神經(jīng)信號可以激活或抑制下游神經(jīng)元。事實(shí)上,突觸的存在可以使神經(jīng)元之間像邏輯門一樣工作,對多個輸入信號產(chǎn)生一個輸出響應(yīng)。在生物神經(jīng)元中,的確有許多重要的特性,比如除非輸入信號超過某個閾值水平,否則信號不會激活,而且在經(jīng)過一段時間(稱為不應(yīng)期)之前,它們不能被再次激活;此外,突起沿軸突移動的時間也很重要,因?yàn)樗幋a了突起已經(jīng)移動的距離。因此,人工神經(jīng)元必須能夠盡可能多地復(fù)制這些生物特征,而這也需要一些更復(fù)雜的電路設(shè)計。Toomey 和他的同事指出,超導(dǎo)納米線具有一種特殊的非線性特性,使得它們可以像神經(jīng)元一樣工作。這種特性的產(chǎn)生是因?yàn)楫?dāng)流過納米線的電流超過某個閾值時,納米線的超導(dǎo)性就會崩潰,此時電阻突然增大,產(chǎn)生了一個類似于神經(jīng)元動作電位的電壓脈沖。用這種電壓脈沖來調(diào)制另一根超導(dǎo)納米線產(chǎn)生的另一個脈沖,使得對生物神經(jīng)元的模擬更加真實(shí),相當(dāng)于創(chuàng)造了一個具有許多生物神經(jīng)元特性的簡單超導(dǎo)電路。研究人員也已經(jīng)證明超導(dǎo)神經(jīng)元具有觸發(fā)閾值、不應(yīng)期,以及可以根據(jù)電路特性進(jìn)行調(diào)整的傳播時間等特性。

圖 | 超導(dǎo)納米線中的松弛振蕩,是納米線神經(jīng)元中脈沖形成的基礎(chǔ)(來源:arxiv.prg)至關(guān)重要的是,這種超導(dǎo)神經(jīng)元還可以用來觸發(fā)或抑制其它神經(jīng)元。這種“分列”屬性是創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵,也是其它超導(dǎo)神經(jīng)元設(shè)計從未實(shí)現(xiàn)的。Toomey 和同事的計算表明,由于超導(dǎo)電路耗電量很小,這種超導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率相媲美。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每秒使用 1 瓦特能量可以執(zhí)行的突觸運(yùn)行數(shù)量,是衡量計算性能的指標(biāo)。Toomey 表示,他們提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該能夠達(dá)到每秒每瓦特 10^14 個突觸運(yùn)行,與人類大腦大致相當(dāng)?!皬墓β屎退俣鹊慕嵌葋砜?,納米線神經(jīng)元可能是一項(xiàng)極具競爭力的技術(shù)?!彼麄冋f。當(dāng)然,納米線神經(jīng)元也存在一些局限。與大腦相比,超導(dǎo)神經(jīng)元最大的差距就是只能連接少數(shù)其它神經(jīng)元,相比之下,人類大腦中的每個神經(jīng)元都與成千上萬的神經(jīng)元相連。而且,目前 Toomey 等人的超導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還只是一個設(shè)計。盡管如此,模擬結(jié)果還是很有希望的。研究人員表示,目前的分析表明,納米線神經(jīng)元是低功耗人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的一個有希望的候選對象,而且潛力是巨大的。研究人員認(rèn)為,超導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能成為全新計算機(jī)硬件的基礎(chǔ),這些芯片可以通過超導(dǎo)互連連接在一起,也就沒有散熱的問題?!捌浣Y(jié)果將是一個大規(guī)模的神經(jīng)形態(tài)處理器,它可以被訓(xùn)練成一個脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(spiking neural network),執(zhí)行模式識別之類的任務(wù)或用于模擬大型生物仿真網(wǎng)絡(luò)的脈沖動力學(xué)?!睙o論如何,這是一項(xiàng)有趣的工作,盡管在興奮之前還需要進(jìn)行概念驗(yàn)證演示。

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