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樹狀記憶功能為神經形態計算和人工智能開闢新方向

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2020/05/08

普渡大學的工程師將樹狀記憶功能應用於尖峰神經網路,以展示高保真度的目標識別,並且將來可以為神經形態計算,和人工智能打開新的方向。

人工智能(AI)有望從醫療保健、化學物質和燃料的合成,到自動駕駛汽車的控制系統等眾多領域影響我們的社會。具有強大處理器和內存的電腦共同推動了這一迫在眉睫的革命。

為了使AI具有可持續性,必須控制內存,從而控制自動機的智能和學習能力。因此,創建新的儲存器類型(包括突觸特性)是與材料科學、電子學、神經形態電腦,和AI硬體相交的物理科學和工程研究的中心目標。

材料學教授斯里拉姆·拉馬納森說:「軟體正在承擔AI中的大多數挑戰。除了將軟體中發生的事情整合到電路組件中,還可以將智能整合到電路組件中。」

AI硬體開發仍處於早期研究階段。研究人員已經在潛在的硬體中展示了AI,但尚未解決AI巨大的能源需求。

拉馬納森表示,隨著AI越來越多地滲透到日常生活中,對具有大量能源需求的軟體的嚴重依賴已無法持續。如果硬體和軟體可以共享智能功能,那麼在設定的能量輸入下,一塊矽片可能可以實現更多目標。

拉馬納森團隊率先在室溫下的一種潛在硬體中演示了人造的「樹狀」內存。過去,研究人員只能在對於電子設備而言太低的溫度下,在硬體中觀察到這種儲存器。

研究團隊使用所謂的量子材料開發了一種硬體。這些材料因具有無法由典型物理學解釋的特性而聞名。拉馬納森團隊一直在努力更好地理解這些材料,以及如何將其用於解決電子學中的問題。

軟體使用樹狀內存,將資訊組織到各種「分支」中,從而在學習新技能或任務時更易於檢。

該策略的靈感來自人腦如何對資訊進行分類和做出決策。動物、人類和機器使用樹木來對資訊進行分類並做出決策大腦突觸顯示的天然樹結構,涉及能夠分支的增強和抑制作用,對於生存和學習至關重要。由於需要擁有能夠學習、記憶和電訊問的複雜能量格局,因此在合成物質中展現此類特徵具有挑戰性。

研究團隊將質子引入一種稱為釹鎳氧化物的量子材料,發現向材料施加電脈衝,質子的每個新位置都會創造一個不同的阻力狀態,成為一個稱為儲存狀態的資訊儲存位置。這個演示代表了超自然樹的物理實現。

拉馬納森說:「透過利用量子力學效應,我們可以在材料中建立成千上萬的記憶狀態。材料保持不變。我們只是在質子周圍攪亂。」

透過對在該材料中發現的特性進行仿真,研究團隊證明該材料能夠學習數字09。學習數字的能力,是人工智能的基礎測試。

這些材料在室溫下在材料中的演示,是朝著表明硬體可以從軟體分擔任務方向邁出的一步。

拉馬納森說:「這一發現為AI開闢了新的領域,但由於在電子硬體中實現這種智能尚不存在,因此被人們忽略了。」

該材料還可以幫助創造一種讓人類更自然地與AI交流的方式。

研究人員表示,質子也是人類的自然資訊傳遞者。透過例如大腦植入物而實現的傳遞,可能是最終實現與生物體直接通信的關鍵組件。