Tietotekniikan vallankumous: aivojen inspiroima Greifswald-tutkimus!

Tietotekniikan vallankumous: aivojen inspiroima Greifswald-tutkimus!

Greifswaldin yliopiston fyysikot kehittävät lupaavaa lähestymistapaa energiatehokkaille tietokoneille, joka on saanut inspiraationsa ihmisaivoista. Ottaen huomioon nykypäivän laskentatekniikan haasteet - erityisesti korkea energiankulutus, tallennus- ja prosessointiyksiköiden erottaminen toisistaan ​​sekä hitaat tiedonsiirrot - laskenta-arkkitehtuuria on harkittava uudelleen. Laajojen tekoälymallien ja valtavien tietomäärien aiheuttamat kasvavat vaatimukset ohjaavat tutkimusta neuromorfisiin käsitteisiin, jotka perustuvat ihmisaivojen toimintaan. Nämä lähestymistavat ovat yhä merkityksellisempiä tietotekniikan kestävän kehityksen saavuttamiseksi, kuten uni-greifswald.de raportoitu.

Tri Tahereh Sadat Parvinin ja professori Markus Münzenbergin johtama tutkimusryhmä työskentelee magneettisten tunneliliitosten (MTJ) parissa, jotka voivat sekä tallentaa että käsitellä tietoa. Ryhmä kehittää hybridi-optoelektristä herätejärjestelmää, joka yhdistää sähkövirrat lyhyisiin laserpulsseihin. Tämä menetelmä mahdollistaa suurten lämpösähköisten jännitteiden generoinnin MTJ:issä, mikä edistää synapsin kaltaista käyttäytymistä.

Uuden tekniikan ominaisuudet ja sovellukset

Magneettisille tunnelin koskettimille on tunnusomaista kolme merkittävää ominaisuutta: Ensinnäkin jännite on säädettävissä joustavasti, mikä vastaa synaptista painoa. Toiseksi esiintyy spontaaneja "piikki"-signaaleja, jotka ovat samanlaisia ​​​​kuin hermosolujen välinen tiedonvaihto. Kolmanneksi kehitetty neuromorfinen verkko saavutti 93,7 %:n tunnistustarkkuuden käsin kirjoitetuille numeroille simulaatioissa. Professori tohtori Markus Münzenberg korostaa kompaktia ja energiaa säästävää alustaa, mikä tekee tästä tekniikasta ennalta määrätyn tulevaisuuden laskentasovelluksia varten. Lisäksi tekniikka on yhteensopiva olemassa olevan puolijohdeteknologian kanssa, mikä mahdollistaa sen käytön jokapäiväisissä laitteissa ja korkean suorituskyvyn tietokoneissa.

Nykyisen laskenta-alan haasteisiin, kuten sirujen kehitys- ja tuotantokustannusten nousuun sekä tarvittavaan resursseja säästäviin teknologioihin keskittymiseen, vastataan myös iis.fraunhofer.de tematisoitu. Neuromorfista laskentaa pidetään ratkaisuna, koska se jäljittelee tapaa, jolla biologiset aivot toimivat. Nämä lähestymistavat eivät ainoastaan ​​paranna energiatehokkuutta, vaan mahdollistavat myös resurssiintensiivisiä tekoälysovelluksia akkukäyttöisissä laitteissa.

Tulevaisuuden näkymät neuromorfisessa laskennassa

Avaintekijä neuromorfisessa laskennassa on alhaisen latenssin ja korkean energiatehokkuuden yhdistelmä, jonka tarkoituksena on auttaa optimoimaan reaaliaikaisia ​​reuna-AI-sovelluksia. Tällä tekniikalla voi olla keskeinen rooli erityisesti sellaisissa tietosuojaratkaisuissa, jotka eivät vaadi pääsyä pilvijärjestelmiin. Fraunhofer IIS on siksi käynnistänyt "Neuromorphic Computing" -projektin, joka kehittää algoritmeja ja laitteistoja CMOS-teknologian neuromorfisille prosessoreille integroitaviksi loppulaitteisiin.

Lisäksi ala kehittää innovatiivisia reuna-AI-sovelluksia, jotka mahdollistavat korkean rinnakkaiskäsittelyn ja alhaisen latenssin. Suuret yritykset, kuten Intel, IBM ja muut tutkimuslaitokset investoivat voimakkaasti tähän teknologiaan, jota voitaisiin käyttää keskipitkällä aikavälillä esimerkiksi robotiikassa, lääketieteellisessä teknologiassa ja autonomisissa järjestelmissä. techzeitgeist.de ennustettu.

Vaikka kehitystä on olemassa, kuten Intelin Loihi-siru, joka on optimoitu erityisesti reunalaskentasovelluksiin, haasteet, kuten korkeat tuotantokustannukset ja tarve kehittää asianmukaisia ​​ohjelmistoja, estävät neuromorfisten järjestelmien leviämisen. Ennusteet osoittavat, että ensimmäiset neuromorfiset sirut saattavat olla saatavilla vuoteen 2025 mennessä, mutta niitä ei voida helposti integroida massamarkkinoille olemassa olevien esteiden vuoksi.

Greifswaldin yliopiston vetämä neuromorfisen laskentateknologian kehitys, jota tukee yhteistyö instituuttien, kuten Max Planck Institute for the Science of Lightin ja International Iberian Nanotechnology Laboratoryn, kanssa, on merkittävä edistysaskel, joka ei vain voi mullistaa tietojenkäsittelytieteitä, vaan vaikuttaa myös moniin muihin teollisuudenaloihin.