Нейронные сети — один из наиболее важных инструментов искусственного интеллекта (ИИ): они имитируют работу человеческого мозга и могут достоверно распознавать тексты, речь и изображения. Пока что они базируются на традиционных процессорах в виде адаптивного программного обеспечения, но эксперты работают над альтернативной концепцией — «нейроморфным компьютером». В этом случае мозговые точки переключения — нейроны — не моделируются программно, а реконструируются аппаратными компонентами. Группа исследователей из Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) продемонстрировала новый подход к такому оборудованию — целенаправленные магнитные волны, которые генерируются и делятся на пластины микрометрового размера. В будущем это позволит выполнять задачи оптимизации и распознавания образов быстрее и с меньшим энергопотреблением. Разработки представлены в статье для журнала Physical Review Letters.
Команда использовала для исследования крошечный диск из магнитного материала ‘железо-никель’ диаметром всего несколько микрометров. Вокруг этого диска помещено золотое кольцо: когда через него протекает переменный ток в гигагерцовом диапазоне, оно испускает микроволны, которые возбуждают так называемые вращающиеся волны в диске. «Электроны в железо-никеле демонстрируют вращение, своего рода кружение на месте, как волчок, — объясняет Гельмут Шультайс (Helmut Schultheiß), глава группы «Магноника», Эмми Нётер (Emmy Noether) в HZDR. — Мы используем микроволновые импульсы, чтобы немного сбить верхнюю часть электронов». Затем электроны передают это возмущение своим соседям, что заставляет вращающуюся волну пробиваться сквозь материал. Таким образом можно очень эффективно передавать информацию без необходимости перемещать сами электроны, как это происходит в современных компьютерных микросхемах.
Ещё в 2019 году группа Шультайса открыла нечто особенное: при определённых обстоятельствах вращающаяся волна, генерируемая в магнитном вихре, может быть разделена на две волны, каждая с пониженной частотой. «За это ответственны так называемые нелинейные эффекты, — объясняет коллега Шультайса Лукас Кёрбер (Lukas Körber). — Они активируются только тогда, когда излучаемая микроволновая мощность превышает определённый порог». Такое поведение свидетельствует, что вращающиеся волны станут многообещающими кандидатами на роль искусственных нейронов, потому что есть удивительная параллель с работой мозга: эти нейроны так же срабатывают только при превышении определённого порога стимуляции.
Микроволновая обманка
Однако поначалу учёным не удавалось точно задавать деление волны. Кёрбер объясняет: «Когда мы отправляем микроволну в диск, происходит временная задержка, прежде чем вращающаяся волна разделится на две новые. И это было трудно контролировать». Команде пришлось придумать способ решения проблемы, который они теперь описали в Physical Review Letters: в дополнение к золотому кольцу рядом с магнитной пластиной прикреплена небольшая магнитная полоса. Короткий микроволновый сигнал генерирует вращающуюся волну в этой полоске, она может взаимодействовать с такой же волной в пластине и, таким образом, действовать как своего рода обманка. Вращающаяся волна в полоске заставляет волну в пластине делиться быстрее. «Достаточно очень короткого дополнительного сигнала, чтобы разделение ускорилось, — констатирует г-н Кёрбер. — Это означает, что теперь мы можем запустить процесс и контролировать временную задержку».
Это также доказывает, что пластины с вращающейся волной подходят для искусственных аппаратных нейронов: они переключаются аналогично нервным клеткам в головном мозге и могут управляться напрямую. «Теперь мы хотим построить небольшую сеть с нашими нейронами вращающихся волн, — заявляет Гельмут Шультайс. — Затем эта нейроморфная сеть должна выполнить элементарные задачи, такие как распознавание простых образов».
Опознавание объектов и оптимизация трафика — одни из основных задач ИИ. Например, распознавание лиц на смартфоне избавляет от необходимости вводить пароль. Для того, чтобы это работало, нейронная сеть должна быть заранее обучена, что требует огромных вычислительных мощностей и колоссальных объёмов данных. Производители смартфонов переносят эту сеть на специальный чип, который затем интегрируется в телефон. Но у чипа есть слабое место. Он не адаптивен, поэтому, например, не может распознавать лица с марлевыми масками.
А вот нейроморфный компьютер может справляться с подобными ситуациями: в отличие от обычных чипов, его компоненты не имеют жесткой проводки, а функционируют как нервные клетки в головном мозге. «Благодаря этому нейроморфный компьютер умеет обрабатывать большие объёмы данных одновременно, как человек, и при этом очень энергоэффективно», — восторженно отзывается г-н Шультайс. Помимо распознавания образов, компьютер нового типа окажется полезным и в другой экономически значимой области: для оптимизационных задач, к примеру, в высокоточных навигаторах на смартфонах.
Источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2020/12/201207112320.htm