Ilmuwan MIT Merancang Sinaps Buatan untuk Keripik Komputer Seperti Otak

$config[ads_kvadrat] not found

ILMUWAN BERULAH LAGI! 5 HEWAN YANG DIJADIKAN CYBORG DIKENDALIKAN OLEH KOMPUTER

ILMUWAN BERULAH LAGI! 5 HEWAN YANG DIJADIKAN CYBORG DIKENDALIKAN OLEH KOMPUTER
Anonim

Era baru komputasi semakin dekat, karena para peneliti telah menciptakan desain dan menjalankan tes praktis pertama untuk sinaps buatan yang dapat membuat komputer mereplikasi beberapa fungsi otak yang paling kuat dan rumit.

Walaupun komputer mungkin tampak lebih kuat daripada otak kita, kita sebenarnya dapat menangani jangkauan sinyal yang jauh lebih luas daripada "on" dan "off" dari biner, berkat sinapsis yang menangani koneksi antar neuron.

Meniru kemampuan itu di komputer membutuhkan sinapsis buatan yang andal bisa mengirim semua sinyal yang agak berbeda itu. Seperti yang mereka gambarkan dalam jurnal edisi Senin Bahan Alam, para peneliti di Massachusetts Institute of Technology telah melakukan apa yang mereka sebut tes praktis pertama dari sinaps buatan seperti itu, melepaskan apa yang dikenal sebagai komputasi neuromorfik.

Sementara tes hanya terjadi dalam simulasi komputer, tes itu menjanjikan. Para peneliti menggunakan desain sinapsis buatan untuk mengenali sampel tulisan tangan yang berbeda. Simulasi yang mereka jalankan hampir cocok dengan apa yang dapat dilakukan oleh algoritma tradisional yang ada dalam hal akurasi - 95 berbanding 97 persen - yang merupakan titik awal yang mengesankan untuk teknologi adalah masa bayi mutlak.

Komputer digital tradisional mengandalkan pensinyalan biner. Nilai satu berarti "aktif," sedangkan nilai nol berarti "tidak aktif." Karena komputer dapat melakukan perhitungan tertentu lebih cepat dan lebih efisien daripada yang kita bisa, mudah untuk mengasumsikan bahwa pendekatan biner ini lebih baik daripada apa yang terjadi di komputer kita. otak.

Tetapi pengaturan analog dari 100 miliar neuron di dalam setiap otak kita bisa dibilang jauh lebih canggih. 100 triliun sinapsis yang mengelola koneksi antara neuron-neuron itu tidak hanya mengirim atau mematikan sinyal.

Berbagai jenis dan jumlah ion yang mengalir melintasi sinaps yang diberikan menentukan seberapa kuat sinyal yang dikirim ke neuron tertentu, dan bahwa spektrum pesan yang mungkin berarti otak kita dapat membuka berbagai macam perhitungan yang jauh lebih besar. Jika komputer dapat menambahkan kompleksitas semacam itu ke toolkit mereka yang sudah cukup besar, Anda akan melihat beberapa mesin yang sangat kuat - dan mereka tidak perlu menjadi raksasa juga.

Inilah masalahnya: Alam telah memiliki beberapa miliar tahun untuk menyempurnakan sinapsis dalam otak kita dan orang-orang dari spesies lain. Para peneliti hanya mencoba membuat padanan sintetis selama beberapa tahun, dan ada beberapa batu sandungan utama. Yang terbesar adalah bahwa setiap sinaps buatan harus secara andal mengirim persis jenis sinyal yang sama untuk setiap input yang diterimanya, jika tidak, kerumitan itu hanya akan mendegradasi ke dalam kekacauan.

"Setelah Anda menerapkan beberapa tegangan untuk mewakili beberapa data dengan neuron buatan Anda, Anda harus menghapus dan dapat menulisnya kembali dengan cara yang persis sama," kata Kim. “Tetapi dalam padatan amorf, ketika Anda menulis lagi, ion-ion bergerak ke arah yang berbeda karena ada banyak cacat. Aliran ini berubah, dan sulit dikendalikan. Itu masalah terbesar - ketidakseragaman sinapsis buatan."

Para peneliti MIT optimis desain mereka telah membuat kemajuan yang signifikan dalam masalah ini dengan menggunakan bahan yang berbeda, silikon kristal tunggal yang melakukan sempurna tanpa cacat. Dalam sebuah simulasi, para peneliti merancang sinapsis buatan di atas fondasi ini menggunakan bahan transistor silikon germanium yang umum, mereka mampu menciptakan arus yang bervariasi hanya sekitar empat persen antara sinapsis yang berbeda. Itu tidak sempurna, tetapi ini merupakan peningkatan besar pada apa yang telah dicapai sebelumnya.

Untuk saat ini, pekerjaan ini masih bersifat teoretis, dan ada perbedaan antara menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam simulasi versus menyadarinya dalam tes dunia nyata yang sebenarnya. Namun Kim dan timnya optimis.

"Ini membuka batu loncatan untuk menghasilkan perangkat keras buatan nyata," katanya.

$config[ads_kvadrat] not found