يمكن للحوسبة المستوحاة من المخ أن تعالج المشكلات الكبيرة بطريقة صغيرة


في حين أن أجهزة الكمبيوتر أصبحت أصغر وأكثر قوة وأصبحت الحواسيب الفائقة والحوسبة المتوازية هي المعيار ، فإننا على وشك أن نصل إلى جدار في الطاقة والتصغير. الآن ، صمم باحثو ولاية بنسلفانيا جهازًا ثنائي الأبعاد يمكنه تقديم أكثر من إجابة بنعم أو لا ، وقد يكون أكثر عقليًا من بنيات الحوسبة الحالية.

يلاحظ الباحثون في "اليوم (13 سبتمبر) على الإنترنت:" يتزايد حجم التعقيد أيضًا بسبب عدم قابلية التوسع في بنية الحوسبة التقليدية فون نيومان وعصر "السيليكون الداكن" الوشيك الذي يمثل تهديدًا شديدًا لتكنولوجيا المعالجات متعددة النواة. قضية الاتصالات الطبيعة .

إن عصر Dark Silicon أصبح بالفعل علينا إلى حد ما ويشير إلى عدم قدرة جميع أو معظم الأجهزة الموجودة على شريحة الكمبيوتر على تشغيلها مرة واحدة. يحدث هذا بسبب كثرة الحرارة الناتجة من جهاز واحد. بنية Von Neumann هي البنية القياسية لمعظم أجهزة الكمبيوتر الحديثة وتعتمد على مقاربة رقمية - إجابات "نعم" أو "لا" - حيث يتم تخزين تعليمات البرنامج والبيانات في نفس الذاكرة ومشاركة قناة الاتصال نفسها.

وقال سبتارشي داس ، أستاذ مساعد في علوم الهندسة والميكانيكا: "لهذا السبب ، لا يمكن القيام بعمليات البيانات والحصول على التعليمات في نفس الوقت". "من أجل اتخاذ القرارات المعقدة باستخدام الشبكات العصبية ، قد تحتاج إلى مجموعة من أجهزة الكمبيوتر العملاقة تحاول استخدام معالجات متوازية في نفس الوقت - مليون جهاز كمبيوتر محمول على التوازي - ستتناول ملعبًا لكرة القدم. أجهزة الرعاية الصحية المحمولة ، على سبيل المثال ، لا أستطيع العمل بهذه الطريقة. "

يتمثل الحل ، وفقًا لـ Das ، في إنشاء شبكات عصبية إحصائية مستوحاة من الدماغ لا تعتمد على الأجهزة التي تعمل ببساطة أو متوقفة عن العمل ، ولكنها توفر مجموعة من الاستجابات الاحتمالية التي يتم بعد ذلك مقارنتها بقاعدة البيانات المكتسبة في الجهاز . للقيام بذلك ، طور الباحثون ترانزستور غاوسي لتأثير الحقل مصنوع من مواد ثنائية الأبعاد - ثاني كبريتيد الموليبدينوم والفوسفور الأسود. هذه الأجهزة أكثر كفاءة في استخدام الطاقة وتنتج حرارة أقل ، مما يجعلها مثالية لتوسيع نطاق الأنظمة.

وقال داس "العقل البشري يعمل بسلاسة على 20 واط من الطاقة." "إنها أكثر كفاءة في استخدام الطاقة ، وتحتوي على 100 مليار خلية عصبية ، ولا تستخدم بنية فون نيومان".

يلاحظ الباحثون أن الطاقة والحرارة ليستا فقط من المشاكل التي أصبحت مشكلة ، ولكن أصبح من الصعب وضع المزيد منها في المساحات الصغيرة.

وقال داس "لقد توقف قياس الحجم". "لا يمكننا سوى تركيب ما يقرب من مليار ترانزستور على شريحة. نحتاج إلى مزيد من التعقيد مثل الدماغ."

كانت فكرة الشبكات العصبية الاحتمالية موجودة منذ الثمانينات ، لكنها كانت بحاجة إلى أجهزة محددة للتنفيذ.

وقال أمريتان سيباستيان ، طالب دراسات عليا في العلوم الهندسية والميكانيكية: "على غرار عمل الدماغ البشري ، يتم استخلاص السمات الرئيسية من مجموعة من عينات التدريب لمساعدة الشبكة العصبية على التعلم".

اختبر الباحثون شبكتهم العصبية على مخطط كهربية الدماغ ، التمثيل البياني لموجات الدماغ. بعد إطعام الشبكة بالعديد من أمثلة تخطيط كهربية الدماغ ، يمكن للشبكة بعد ذلك أخذ إشارة EEG جديدة وتحليلها وتحديد ما إذا كان الموضوع نائماً.

وقال داس: "لا نحتاج إلى فترة تدريب واسعة أو قاعدة معلومات لشبكة عصبية احتمالية مثلما نحتاج إلى شبكة عصبية اصطناعية".

يرى الباحثون أن الحوسبة الشبكية العصبية الإحصائية لها تطبيقات في الطب ، لأن قرارات التشخيص ليست دائمًا 100٪ نعم أو لا. كما أنهم يدركون أنه للحصول على أفضل تأثير ، يجب أن تكون أجهزة التشخيص الطبية صغيرة ومحمولة وتستخدم أقل قدر من الطاقة.

يصف داس وزملاؤه أجهزتهم بمشابك غوسي ويستند إلى إعداد ثنائي الترانزستور حيث يكون ثاني كبريتيد الموليبدينوم موصلًا للإلكترون ، في حين يجري الفسفور الأسود عبر الإلكترونات المفقودة أو الثقوب. الجهاز عبارة عن مقاومتين متغيرين بشكل متسلسل ، والجمع ينتج رسمًا بيانيًا بذيولين ، والذي يطابق وظيفة غاوسية.

وكان من بين العاملين الآخرين في هذا المشروع أندرو بانون ، وهو طالب جامعي في العلوم الهندسية والميكانيكية ؛ وشيفا سوبولاكشمي ، طالبة في الهندسة الكهربائية في أمريتا فيشوا فيديابيثام ، الهند ، ومتدربة صيفية في مختبر داس.

قام مكتب القوات الجوية للبحث العلمي بدعم هذا العمل.

شارك المقالة عبر:

اترك تعليقا:

اعلانك هنا
اعلانك هنا