Et team av forskere har laget en elektronisk etterligning av menneskelige hjerne-nevroner, som kan glemme informasjon hvis den ikke er etterspurt på lenge.
Hjernen er en perfekt datamaskin, så det er ingen overraskelse at ingeniører prøver å etterligne systemene. Den nye forskningen har gjort det mulig for oss å ta et nytt skritt mot fullverdig imitasjon. Forskere har laget en enhet som "glemmer" informasjon på samme måte som den menneskelige hjernen.
Det nye systemet ble kalt "memristor" (memristor, fra en kombinasjon av engelsk "minne" og "resistor") av andre orden. Det imiterer strukturen til menneskelige hjerne synapser, og på samme måte husker og "glemmer" informasjon hvis den ikke blir adressert på lenge.
Hva er den praktiske bruken av denne enheten? Foreløpig ingen. Imidlertid er det nettopp disse systemene som er med på å utvikle en ny type nevrocomputer, grunnlaget for kunstig intelligens. Uansett hva man måtte si, men utviklerne må villig og uvillig etterligne hjerneaktivitet.
I den såkalte. I en "analog" nevrocomputer spiller individuelle elektroniske komponenter (for eksempel en memristor) rollen som individuelle nevroner og synapser. Ingeniører forsikrer at dette ikke bare vil øke hastigheten på beregningene, men også redusere strømforbruket. I dag er dette et hypotetisk konsept, kun nedfelt i formatet til individuelle komponenter. Dette er fordi forskere først må finne ut hvordan de skal lære elektronikk å etterligne synaptisk plastisitet. Dette er en egenskap som aktive hjernesynapser blir sterkere over tid, og inaktive blir svakere. Legene mener at det er takket være ham at noen minner blir igjen med oss i flere tiår, mens andre forsvinner fra minnet.
For den nye prototypen brukte ingeniørene et materiale som heter hafnium oxide. Det brukes allerede til å bygge mikrochips av selskaper som Intel. Faktisk imiteres "glemsomheten" av nevroner av en feil ved grensesnittet mellom prosessoren av silisium og hafnium. Vanligvis tjener den som kilde til mange problemer, men i dette tilfellet vendte forskerne feilen til fordel - memristorens konduktivitet svekkes over tid og den ikke-påberopte informasjonen slettes.
Selvfølgelig har prosjektet fortsatt en lang vei å gå. Det er mulig at en perfekt imitasjon av den menneskelige hjerne kan være dårligere i effektivitet til "klassiske" datasystemer - men dette kan bare forstås etter praktiske tester.
Vasily Makarov
Salgsfremmende video:
