ПОПУЛЯРНЫЕ НАНОТЕХНОЛОГИИ

Кадры

Фотогалерея

Новости

Новый подход к созданию нейронных сетей на основе мемристоров, работающих практически без ошибок / 01.09.2020

Источник: techxplore.com

 

До сих пор считалось, что применение мемристоров и безошибочность вычислений при построении нейронных сетей несовместимы. Переход систем ИИ с транзисторной аппаратной базы на мемристоры увеличит энергоэффективность ИИ в 1000 раз.

 

Это приведет к быстрому появлению мощных нейроморфных чипов практически везде — от смартфонов до промышленных систем.

 

Ученые давно выяснили, что система, в которой используются мемристоры для создания искусственных нейронных сетей, как минимум в 1000 раз более энергоэффективна, чем аппаратная платформа на основе транзисторов. Но перейти на нее не удавалось — она была сильнее подвержена ошибкам.

 

Точность результатов системы на мемристорах значительно уступала точности такой же системы на транзисторах. Команда из UCL придумала, как решить эту проблему и проведенное моделирование подтвердило, что оно верное.

 

Решение оказалось удивительно простым.

 

Ученые заставили мемристоры работать в нескольких подгруппах нейронных сетей и усреднили их вычисления. Таким образом, общая производительность незначительно снизилась, но количество ошибок сократилось практически до нуля. Кроме того, ученые протестировали подход на нескольких типах мемристоров и обнаружили, что точность растет при использовании любой модели, независимо от материала или технологии изготовления.

 

Открытый метод борьбы с ошибками может стать основой для развития искусственного интеллекта нового поколения. Появление мемристических нейронных сетей или нейроморфных чипов с энергоэффективностью в 1000 и более раз выше, чем у текущих транзисторных систем, позволит эффективно обучать нейронные сети вообще без подключения к внешним ресурсам. Их внутренних ресурсов будет для этого достаточно. Очевидно, что эта возможность перевернет не одну индустрию. И ресурс этот обеспечивает сама природа мемристоров — их еще называют «резисторы с памятью», так как они помнят количество электрического заряда, протекавшего через них даже после выключения. При этом мемристоры работают не только в двоичном коде, состоящем из нулей и единиц, но и на нескольких уровнях от нуля до единицы одновременно. Это означает, что каждый бит может вместить больше информации. А с учетом того, что оперативные данные обрабатываются и хранятся в одном месте, их не нужно при проведении расчетов постоянно отправлять в память и извлекать из нее, все это на порядки увеличивает эффективность таких систем по сравнению с транзисторами.

 

Авторы проекта утверждают, что на данном этапе их ИИ сравнялся с уже существующими нейросетями и выполняет задачи на том же уровне, но это только начало перспективной разработки. Ученые обещают построить первую функционирующую модель на основе мемристоров в течение трех лет.


Другие новости по теме:
19.11.20 - Молнии под контролем
25.10.20 - Телепортация? Физики записали и переместили свет
19.10.20 - Ученые использовали свет для хранения данных
06.10.20 - Нобелевская премия по физике присуждена сегодня за исследование черных дыр
16.09.20 - Свет из симметричной сферы
TOP100 самых популярных
новостей
за месяц
Место Наименование Показов
1

Нанотехнологи из США и Японии разделили премию Испании

2 японских и 3 американских ученых стали лауреатами престижной премии принца Астурийского за научные и технические разработки в области нанотехнологий. Испания присудила награды японским ученым Сум

1536
2

Одноколесный велосипед с электромотором (видео)

Enicycle - это моторизованный одноколесный велосипед, сконструированный изобретателем из Словении Александером Полутником (Aleksander Polutnik). Научиться ездить на этом необычном средстве передвижени

189
3

Лунный камень стал источником кислорода

Исследователи из Кембриджа создали небольшой химический реактор, способный проводить процессы окисления и производство кислорода из лунного камня. В основе работы реактора лежит просто электромеханиче

180
4

Ученые обнаружили неизвестный ранее вирус

Способ глубокого секвенирования помог международной команде исследователей открыть новую разновидность рабдовирусов, которые вызывают заболевание бешенством у животных и людей. При этом, обнаруженный

172
5

Над Европой обнаружен радиоактивный йод - 131

Следы радиоактивного йода были обнаружены в атмосфере многих европейских стран. Источник утечки пока не определен. Йод-131 в основном используется в фармацевтике. Он является побочным продуктом

123

Анонсы событий