Исследователи из Индийского института науки (IISc) разработали аналоговую вычислительную нейроморфную платформу, способную хранить и обрабатывать данные в поразительных 16 500 состояниях проводимости внутри молекулярной пленки. Эта разработка представляет собой огромный шаг вперед по сравнению с традиционными цифровыми компьютерами, в которых хранение и обработка данных ограничены всего двумя состояниями
Чтобы представить ситуацию в контексте, двоичные вычисления имеют двухбитное разрешение — это означает, что у них есть только два возможных состояния, 1 и 0, и они могут сохранять только одно состояние.
С другой стороны, квантовые вычисления могут представлять 2 ^ n состояний одновременно, причем n представляет количество кубитов. Итак, если в вашем квантовом компьютере четыре кубита, вы можете хранить до 16 состояний. Однако в исследовании, опубликованном в журнале Nature, говорится, что этот чип может обрабатывать 14-битное разрешение (или 2 ^ 14). Это означает, что он может надежно хранить 16 384 состояния, и все это при использовании небольшого количества энергии.
Такая платформа потенциально может перенести сложные задачи искусственного интеллекта, такие как обучение большим языковым моделям (LLM), на персональные устройства, такие как ноутбуки и смартфоны, тем самым приблизив нас к демократизации разработки инструментов искусственного интеллекта. В настоящее время эти разработки ограничены ресурсоемкими центрами обработки данных из-за нехватки энергоэффективного оборудования.
Используя точно синхронизированные импульсы напряжения, команда IISc нашла способ эффективно отслеживать гораздо большее количество молекулярных движений и сопоставлять каждое из них с отдельным электрическим сигналом, формируя обширный «молекулярный дневник» различных состояний.
Изображение: Nature (2024). DOI: 10.1038 /s41586-024-07902-2
«Этот проект объединил точность электротехники с творчеством химии, позволяя нам очень точно управлять молекулярной кинетикой внутри электронной схемы, питаемой наносекундными импульсами напряжения», — объясняет Сритош Госвами, доцент Центра нанонауки и инженерии (CeNSE), IISc, который возглавлял исследовательскую группу.
Использование этих крошечных молекулярных изменений позволило команде создать высокоточный и эффективный нейроморфный ускоритель, который может хранить и обрабатывать данные в одном месте, подобно человеческому мозгу. Такие ускорители могут быть легко интегрированы с кремниевыми схемами для повышения их производительности и энергоэффективности.
Ключевой проблемой, с которой столкнулась команда, была характеристика различных состояний проводимости, что оказалось невозможным при использовании существующего оборудования. Команда разработала специальную печатную плату, которая может измерять напряжения всего в миллионную долю вольта, чтобы точно определять эти индивидуальные состояния с беспрецедентной точностью.
Команда также превратила это научное открытие в технологический подвиг. Они смогли воссоздать знаковое изображение «Столпов творения» НАСА по данным космического телескопа Джеймса Уэбба, первоначально созданное суперкомпьютером, используя только настольный компьютер. Они также смогли сделать это за меньшую долю времени и энергии, которые потребовались бы традиционным компьютерам.