Нейроморфные чипы: ИИ учится понимать мозг в реальном времени

Развитие нейроморфных систем, имитирующих принципы работы мозга, открывает новые горизонты для технологий. Одной из ключевых задач становится точная интерпретация сложных сигналов, поступающих от множества нейронов, что необходимо для таких приложений, как управление протезами и усиление когнитивных способностей человека.

Исследователи из Корейского института науки и технологий (KIST) представили новаторский подход, основанный на принципах обучения, присущих самому мозгу. Они разработали технологию, которая имитирует пластичность, зависящую от времени импульсов (STDP). Этот механизм позволяет мозгу динамически регулировать силу связей между нейронами в зависимости от порядка их активации. Благодаря этому, нейроморфные системы могут изучать структуру нейронной сети в реальном времени, не требуя хранения информации об активности всех нейронов.

Традиционные методы анализа нейронных сетей подразумевают длительное сохранение данных об активности нейронов и последующий статистический анализ для определения связей. Этот процесс требует значительных вычислительных ресурсов и вызывает задержки, что делает анализ в реальном времени практически невозможным, особенно в условиях высокой активности, характерной для мозга.

Команда KIST предложила новый алгоритм обучения, который существенно снижает потребность в памяти для аппаратной реализации STDP. Устранив громоздкие таблицы обратного просмотра, исследователи смогли реализовать STDP в масштабируемой архитектуре, пригодной даже для высокоинтегрированных нейроморфных процессоров.

В результате, разработанная нейроморфная система с обучением на чипе продемонстрировала ускорение обработки до 20 000 раз при сохранении сопоставимой точности интерпретации сигналов по сравнению с существующими методами.

Нейроморфная инженерия представляет собой новое поколение полупроводниковых устройств искусственного интеллекта, которые имитируют структуру нейронных сетей и механизмы обучения мозга для эмуляции человеческого познания. Это стратегически важное направление, привлекающее значительные инвестиции от ведущих промышленных держав.

Однако широкое коммерческое внедрение нейроморфных технологий долгое время сдерживалось отсутствием «убийственного приложения» — конкретной области применения, где их преимущества были бы очевидны и неоспоримы.

В этом контексте разработка KIST в области «анализа нейронных связей мозга в реальном времени» является ярким примером практического применения нейроморфной инженерии и знаменует собой поворотный момент в коммерциализации ИИ-полупроводников нового поколения.

«Это достижение открывает новую эру в развитии нейроморфных вычислений, превращая их в мощный инструмент для решения реальных задач», — отметил доктор Пак Чонкиль из KIST. «Благодаря простой аппаратной структуре и легкости масштабирования, наша технология может найти применение в передовых областях ИИ, таких как автономные транспортные средства и спутниковая связь, позволяя управлять устройствами силой мысли или копировать функции мозга, а также анализировать сложные сенсорные сигналы в реальном времени, где критически важны временные последовательности и причинно-следственные связи».