Во всем мире ведется интенсивный поиск новых материалов для создания компьютерных микрочипов, основанных не на классических транзисторах, а на гораздо более энергосберегающих компонентах, подобных мозгу. Однако, несмотря на то, что теоретическая основа для классических цифровых компьютеров на основе транзисторов является прочной, реальных теоретических указаний по созданию компьютеров, подобных мозгу, не существует.
Такая теория была бы абсолютно необходима, чтобы положить на прочную почву усилия, направленные на разработку новых видов микрочипов, утверждает Герберт Йегер, профессор вычислений в когнитивных материалах в Университете Гронингена.
До сих пор компьютеры полагались на стабильные переключатели, которые могут быть выключены или включены, обычно это транзисторы. Эти цифровые компьютеры являются логическими машинами, и их программирование также основано на логических рассуждениях. На протяжении десятилетий компьютеры становились более мощными за счет дальнейшей миниатюризации транзисторов, но сейчас этот процесс приближается к физическому пределу. Вот почему ученые работают над поиском новых материалов для создания более универсальных переключателей, которые могли бы использовать больше значений, чем просто цифровые 0 или 1.
Опасная ловушка
Jaeger является частью Гронингенского центра когнитивных систем и материалов (CogniGron), целью которого является разработка нейроморфных (то есть мозгоподобных) компьютеров. CogniGron объединяет ученых, придерживающихся совершенно разных подходов: ученых, занимающихся экспериментальными материалами, и специалистов по теоретическому моделированию из таких разных областей, как математика, информатика и искусственный интеллект.
Тесное сотрудничество с учеными-материаловедами дало Джегеру хорошее представление о проблемах, с которыми они сталкиваются при попытке создать новые вычислительные материалы, а также позволило ему осознать опасную ловушку: не существует устоявшейся теории использования нетехнологических материалов. цифровые физические эффекты в вычислительных системах.
Наш мозг не является логической системой. Мы можем рассуждать логически, но это лишь малая часть того, что делает наш мозг. Большую часть времени ему приходится отрабатывать, как поднести руку к чашке чая или помахать коллеге, проходя мимо него по коридору.
«Большая часть обработки информации, которую выполняет наш мозг, представляет собой нелогический процесс, который является непрерывным и динамичным. Это трудно формализовать в цифровом компьютере», — объясняет Джагер. Более того, наш мозг продолжает работать, несмотря на колебания артериального давления, внешней температуры или гормонального баланса и так далее. Как можно создать столь же универсальный и надежный компьютер? Йегер настроен оптимистично: «Ответ простой: мозг является доказательством того, что это возможно».
Нейроны
Таким образом, мозг является источником вдохновения для ученых-материаловедов. Джагер: «Они могут создать что-то, состоящее из нескольких сотен атомов и что будет колебаться, или что-то, что будет демонстрировать всплески активности. И они скажут: «Это похоже на то, как работают нейроны, так что давайте построим нейронную сеть». » Но здесь им не хватает жизненно важного знания.
«Даже нейробиологи не знают точно, как работает мозг. Именно здесь отсутствие теории нейроморфных компьютеров является проблематичным. Однако в этой области, похоже, этого не видят».
В статье, опубликованной в журнале Nature Communications, Джагер и его коллеги Беатрис Нохеда (научный директор CogniGron) и Уилфред Г. ван дер Виль (Университет Твенте) представляют набросок того, как могла бы выглядеть теория нецифровых компьютеров. Они предполагают, что вместо стабильных переключателей 0/1 теория должна работать с непрерывными аналоговыми сигналами. Он также должен учитывать множество нестандартных наноразмерных физических эффектов, которые исследуют ученые-материаловеды.
Подтеории
Еще кое-что, чему Джагер научился, слушая ученых-материаловедов, заключается в том, что устройства из этих новых материалов трудно построить.
Джагер говорит: «Если вы сделаете их сотню, они не все будут одинаковыми». На самом деле это очень похоже на работу мозга, поскольку наши нейроны тоже не все полностью идентичны. Другая возможная проблема заключается в том, что устройства часто бывают хрупкими и чувствительными к температуре, продолжает Джагер. «Любая теория нейроморфных вычислений должна учитывать такие характеристики».
Важно отметить, что теория, лежащая в основе нейроморфных вычислений, не будет единой теорией, а будет построена из множества подтеорий (см. изображение ниже).
Джегер говорит: «Фактически именно так работает и теория цифровых компьютеров : это многоуровневая система связанных подтеорий». Создание такого теоретического описания нейроморфных компьютеров потребует тесного сотрудничества ученых-экспериментаторов-материаловедов и разработчиков формального теоретического моделирования.
Джагер говорит: «Ученые-компьютерщики должны знать физику всех этих новых материалов, а ученые-материаловеды должны знать фундаментальные концепции вычислений».
Слепые зоны
Преодоление этого разрыва между материаловедением , нейронаукой, информатикой и инженерией — именно то, ради чего CogniGron был основан в Гронингенском университете: оно объединяет эти разные группы.
«У всех нас есть свои слепые зоны», — заключает Джагер. «И самый большой пробел в наших знаниях — это фундаментальная теория нейроморфных вычислений. Наша статья — первая попытка указать, как можно построить такую теорию и как мы можем создать общий язык».
Теги: IT, микроэлектроника, суперкомпьютер
