Revolutsioon arvutitehnoloogias: ajust inspireeritud Greifswaldi uuringud!

Revolutsioon arvutitehnoloogias: ajust inspireeritud Greifswaldi uuringud!

Greifswaldi ülikooli füüsikud töötavad välja paljulubavat lähenemisviisi energiatõhusatele arvutitele, mis on inspireeritud inimajust. Arvestades tänapäeva arvutustehnoloogia ees seisvaid väljakutseid – eriti suurt energiatarbimist, salvestus- ja töötlemisüksuste eraldamist ning aeglast andmeedastust – on vaja andmetöötluse arhitektuur ümber mõelda. Ulatuslike tehisintellektimudelite ja tohutute andmehulkade tõttu kasvavad nõudmised suunavad teadusuuringuid neuromorfsete kontseptsioonide väljatöötamiseks, mis põhinevad inimese aju talitlusel. Need lähenemisviisid muutuvad arvutiteaduse säästva arengu saavutamiseks üha olulisemaks, näiteks uni-greifswald.de teatatud.

Dr Tahereh Sadat Parvini ja prof dr Markus Münzenbergi juhitud uurimisrühm töötab magnettunneli ristmike (MTJ) kallal, mis suudavad nii teavet salvestada kui ka töödelda. Meeskond töötab välja hübriidset optoelektrilist ergastusskeemi, mis ühendab elektrivoolud lühikeste laserimpulssidega. See metoodika võimaldab genereerida MTJ-des suuri termoelektrilisi pingeid, mis soodustavad sünapsilaadset käitumist.

Uue tehnoloogia omadused ja rakendused

Magnettunneli kontakte iseloomustavad kolm tähelepanuväärset omadust: Esiteks saab pinget paindlikult reguleerida, mis vastab sünaptilisele kaalule. Teiseks tekivad spontaansed "spike" signaalid, mis on sarnased närvirakkude vahelise teabevahetusega. Kolmandaks saavutas arendatud neuromorfne võrk simulatsioonides käsitsi kirjutatud numbrite tuvastamise täpsuse 93,7%. Prof dr Markus Münzenberg tõstab esile kompaktset ja energiasäästlikku platvormi, mis muudab selle tehnoloogia tulevaste andmetöötlusrakenduste jaoks ettemääratuks. Lisaks ühildub tehnoloogia olemasoleva pooljuhttehnoloogiaga, mis võimaldab seda kasutada igapäevastes seadmetes ja suure jõudlusega arvutites.

Praeguse arvutusvaldkonna väljakutsetega, nagu kiipide arendamise ja tootmise kulude suurenemine ning vajalik keskendumine ressursse säästvatele tehnoloogiatele, tegelevad ka iis.fraunhofer.de temaatiseeritud. Neuromorfset andmetöötlust peetakse lahenduseks, kuna see jäljendab bioloogilise aju tööd. Need lähenemisviisid mitte ainult ei paranda energiatõhusust, vaid võimaldavad ka akutoitel seadmetes ressursimahukaid AI-rakendusi.

Neuromorfse andmetöötluse tulevikuväljavaated

Neuromorfse andmetöötluse põhiaspektiks on madala latentsusaja ja kõrge energiatõhususe kombinatsioon, mille eesmärk on aidata optimeerida reaalajas tehisintellekti rakendusi. Sellel tehnoloogial võib olla võtmeroll, eriti andmekaitselahenduste valdkonnas, mis ei vaja juurdepääsu pilvesüsteemidele. Seetõttu on Fraunhofer IIS algatanud projekti "Neuromorfne andmetöötlus", mis arendab CMOS-tehnoloogia neuromorfsete protsessorite algoritme ja riistvara lõppseadmetesse integreerimiseks.

Lisaks töötab tööstus uuenduslike AI-rakenduste väljatöötamisega, mis võimaldavad suurt paralleeltöötlust ja madalat latentsust. Suured ettevõtted nagu Intel, IBM ja teised uurimisasutused investeerivad sellesse tehnoloogiasse palju, mida saaks keskpikas perspektiivis kasutada sellistes valdkondades nagu robootika, meditsiinitehnoloogia ja autonoomsed süsteemid. techzeitgeist.de ennustatud.

Kuigi on olemas selliseid arendusi nagu Inteli Loihi kiip, mis on spetsiaalselt optimeeritud servaarvutusrakenduste jaoks, takistavad neuromorfsete süsteemide levikut sellised väljakutsed nagu kõrged tootmiskulud ja vajadus välja töötada sobiv tarkvara. Prognoosid näitavad, et esimesed neuromorfsed kiibid võivad olla saadaval 2025. aastaks, kuid neid ei saa olemasolevate takistuste tõttu lihtsalt massiturule integreerida.

Neuromorfse andmetöötlustehnoloogia areng, mida juhib Greifswaldi ülikool ja mida toetab koostöö selliste instituutidega nagu Max Plancki Valgusteaduse Instituut ja Rahvusvaheline Pürenee Nanotehnoloogia Laboratoorium, kujutavad endast märkimisväärset edasiminekut, mis ei saa mitte ainult revolutsiooniliselt muuta arvutiteadust, vaid avaldab mõju ka paljudele teistele tööstusharudele.