Peneliti Meniru Otak Manusia Untuk Membuat Jaringan Saraf Daya Rendah

Jaringan saraf - atau tiruan buatan otak manusia - biarkan para ilmuwan dan insinyur melakukan analisis yang akan memakan waktu lama bagi manusia. Mereka dapat menuangkan melalui tabel data tanpa akhir dan menunjukkan perbedaan dalam gambar yang tidak diperhatikan oleh orang-orang.

Mereka memang memiliki satu kelemahan: Jaring saraf terbaik dalam permainan menggunakan jumlah energi yang luar biasa untuk melakukan pekerjaan mereka.

"Beberapa tahun yang lalu IBM mencoba mensimulasikan aktivitas otak seekor kucing di superkomputer dan mereka akhirnya mengonsumsi daya megawatt," kata peneliti Universitas Purdue Abhronil Sengupta kepada Terbalik. "Otak manusia biologis tidak mengkonsumsi apa-apa di dekat itu. Ini bukan perbandingan satu-ke-satu langsung ke jaringan saraf, tetapi harus memberi Anda perkiraan bagaimana sistem komputasi yang haus daya."

Sengupta dan tim ilmuwan komputer di Purdue University dan Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) datang dengan cara untuk mendapatkan jaringan saraf untuk mengkonsumsi energi yang jauh lebih sedikit sambil tetap melakukan pekerjaan yang sulit. Sebuah makalah yang mereka posting di situs pracetak arXiv menjelaskan bagaimana mereka mengambil inspirasi dari otak manusia dan menerapkan ide mereka untuk memungkinkan jaringan saraf mereka untuk mengkonsumsi sekitar 11 kali lebih sedikit energi daripada sistem tradisional.

Pendekatan mereka menggunakan spiking neural networks, atau SNN. Tidak seperti rekan-rekan mereka, sistem komputasi ini meniru neuron biologis jauh lebih akurat.

Jaring neural standar terdiri dari ribuan node yang digunakan untuk membuat keputusan dan penilaian tentang data yang disajikan kepada mereka. Output dari ini hanya bergantung pada apa yang saat ini sedang disajikan, sedangkan output SNN tergantung pada rangsangan sebelumnya juga. Node dalam SNN hanya akan berfungsi ketika level stimulus tertentu tercapai. Jadi, bukannya selalu meneruskan data ke node lain, SNN node hanya meneruskan informasi ketika mereka harus.

Ini biasanya datang pada biaya energi raksasa karena sebagian besar sistem ini dibuat menggunakan apa yang dikenal sebagai teknologi semikonduktor logam-oksida-pelengkap, atau CMOS. Teknologi itu membentuk semua chip di laptop Anda dan telah digunakan sebagai blok bangunan untuk jaringan saraf. Untuk penelitian mereka, kelompok peneliti membuang teknologi CMOS dan membangun SNN yang sepenuhnya terbuat dari memristor.

Kependekan dari "resistor memori," hambatan listrik memristor tergantung pada berapa banyak muatan listrik yang mengalir melaluinya di masa lalu. Jadi tidak seperti teknologi CMOS, teknologi ini dapat "mengingat" apa yang melewatinya sebelumnya, yang harus dilakukan oleh node di SNN.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa memristor meniru neuron biologis dengan cukup baik. Mereka berkomunikasi satu sama lain menggunakan paku, atau ledakan energi pendek, yang bertentangan dengan aliran kekuatan yang konstan. Memristor-SNN ini memiliki sedikit penurunan akurasi ketika digunakan untuk klasifikasi gambar dibandingkan dengan rekan-rekan CMOS-nya, tetapi butuh sebagian kecil dari standar kekuatan neural jaring.

Sebelum penelitian ini SNN adalah hal yang paling dekat dengan otak manusia tiruan yang kami miliki, tetapi sejumlah besar daya yang mereka gunakan untuk membatalkan beberapa manfaatnya. Jika ilmuwan lain dapat mereplikasi jaringan saraf hemat daya ini, itu dapat memungkinkan mereka untuk berbuat lebih banyak dengan lebih sedikit energi dan menggerakkan mereka lebih dekat untuk memahami cara mereplikasi otak biologis.