Ingegneri che lavorano su un nuovo tipo di calcolo neuromorfico
Un team di ingegneri della Penn State sta lavorando a un nuovo tipo di elaborazione mentre il progresso dell’elaborazione tradizionale continua a rallentare. Il nuovo metodo di calcolo si basa sulle reti neurali del cervello, che sono estremamente efficienti.
Il documento è stato pubblicato su Nature Communications .
Computer ispirato al cervello
La principale differenza tra i computer moderni e quelli analogici, a cui appartiene il cervello umano, è che il primo è costituito da due stati: on-off o uno e zero. D’altra parte, un computer analogico può avere molti stati possibili. Un esempio utilizzato dal team è il confronto tra una luce che si accende e si spegne e una che ha una quantità di illuminazione variabile.
Secondo Saptarshi Das, capo del team e assistente professore di ingegneria e meccanica alla Penn State, lo studio dell’informatica ispirata al cervello si svolge da oltre 40 anni. Nel mondo di oggi, i limiti dei computer digitali ci stanno costringendo a guardare all’elaborazione delle immagini ad alta velocità, come nel caso dei veicoli autonomi.
I big data stanno anche giocando un ruolo sostanziale nel passaggio al calcolo neuromorfico, data la sua esigenza di tipi di riconoscimento di pattern che funzionino bene con il calcolo basato sul cervello.
“Abbiamo computer potenti, su questo non c’è dubbio, il problema è che devi memorizzare la memoria in un posto e fare il calcolo da qualche altra parte”, ha detto Das.
Spostando i dati avanti e indietro dalla memoria alla logica, viene spesa molta energia, con conseguenti velocità di elaborazione più lente. Fino a quando il calcolo e l’archiviazione della memoria non possono trovarsi nello stesso posto, è necessario molto spazio per questo tipo di ambiente.
Thomas Shranghamer è uno studente di dottorato del gruppo e il primo autore dell’articolo.
“Stiamo creando reti neurali artificiali , che cercano di emulare l’efficienza energetica e dell’area del cervello”, ha detto Shranghamer. “Il cervello è così compatto che può stare sopra le spalle, mentre un moderno supercomputer occupa uno spazio delle dimensioni di due o tre campi da tennis”.
Reti neurali artificiali riconfigurabili
Il team sta lavorando su reti neurali artificiali che possono essere riconfigurate in modo molto simile ai neuroni nel cervello umano. Ciò avviene applicando un breve campo elettrico a un foglio di grafene, che è uno spesso strato di atomi di carbonio. Almeno 16 possibili stati di memoria sono stati dimostrati dal team.
“Quello che abbiamo dimostrato è che possiamo controllare un gran numero di stati di memoria con precisione utilizzando semplici transistor ad effetto di campo al grafene”, ha detto Das.
Il team ora vorrebbe commercializzare la tecnologia e Das ritiene che ci sarà molto interesse per il lavoro dato l’attuale passaggio al calcolo neuromorfico tra le più grandi aziende di semiconduttori.
Il lavoro del team della Penn State è l’ultimo esempio della transizione a questi tipi di reti neurali artificiali. Il cervello umano dimostra ancora una volta il suo valore come fonte di ispirazione per molte delle più recenti tecnologie e fornisce informazioni preziose su come gli esperti possono ridurre drasticamente le dimensioni dei moderni supercomputer.
