MIT 과학자들은 Brain-Like Computer Chips를 위해 Artificial Synapse를 디자인합니다.

연구자들이 디자인을 작성하고 컴퓨터가 뇌의 가장 강력하고 복잡한 기능 중 일부를 복제 할 수있는 인공 시냅스에 대한 최초의 실제 테스트를 실행함에 따라 컴퓨팅의 새로운 시대가 가까와졌습니다.

컴퓨터가 우리의 뇌보다 강력 해 보일 수도 있지만 뉴런 사이의 연결을 처리하는 시냅스 덕분에 우리는 실제로 바이너리의 "켜짐"및 "꺼짐"보다 훨씬 넓은 범위의 가능한 신호를 처리 할 수 ​​있습니다.

컴퓨터에서이 기능을 복제하려면 인공 시냅스가 필요합니다.이 시냅스는 모든 미묘하게 다른 신호를 안정적으로 보낼 수 있습니다. 그들이 월요일 저널의 문제에서 설명하는 것처럼 자연 소재 매사추세츠 공과 대학 (Massachusetts Institute of Technology)의 연구자들은 신경 인돌 계산 (neuromorphic computing)으로 알려진 인공 시냅스에 대한 최초의 실용 테스트를 수행했습니다.

테스트는 컴퓨터 시뮬레이션에서만 발생했지만 테스트는 유망했습니다. 연구자들은 다른 필기 표본을 인식하기 위해 인공 시냅스 디자인을 사용했습니다. 그들이 실행 한 시뮬레이션은 기존의 전통적인 알고리즘이 정확도면에서 - 95 % 대 97 % - 할 수있는 것과 거의 일치하는 것으로 나타났습니다. 이는 기술 분야에서 절대적인 초기 단계였습니다.

전통적인 디지털 컴퓨터는 바이너리 시그널링에 의존합니다. 값 1은 "켜짐"을 의미하고 값 0은 "꺼짐"을 의미합니다. 컴퓨터는 가능한 한 빨리 특정 계산을 수행 할 수 있기 때문에이 2 진법이 우리보다 더 효율적이라고 가정하는 것이 쉽습니다. 두뇌.

그러나 우리 뇌의 내부에있는 1 천억 개의 신경 세포의 아날로그 설정은 틀림없이 훨씬 정교합니다. 100 일조 그 뉴런 사이의 연결을 관리하는 시냅스는 단순히 신호를 보내거나 끄지 않습니다.

주어진 시냅스를 가로 질러 흐르는 이온의 종류와 수는 특정 뉴런으로 보내는 신호의 강도를 결정하며 가능한 메시지의 스펙트럼은 우리의 뇌가 훨씬 더 다양한 계산을 풀 수 있음을 의미합니다. 컴퓨터가 이미 상당한 규모의 툴킷에 이러한 종류의 복잡성을 추가 할 수 있다면, 진지하게 강력한 기계를 보게 될 것이며 거대한 기계 일 필요는 없습니다.

문제는 다음과 같습니다. 자연은 뇌와 다른 종의 시냅스를 완성하는데 수십억 년이 걸렸습니다. 연구자들은 수년 동안 합성 물질을 만들려고 노력해 왔으며 몇 가지 주요 걸림돌이 있습니다. 가장 큰 사실은 어떤 인공 시냅스라도 각 입력에 대해 동일한 종류의 신호를 정확하게 전송해야한다는 것입니다. 그렇지 않으면 복잡성이 혼돈으로 저하됩니다.

"인공 뉴런으로 일부 데이터를 표현하기 위해 일부 전압을 적용한 후에는 똑같은 방식으로 지우고 다시 쓸 수 있어야합니다."라고 Kim은 말했습니다. "그러나 무정형의 고체에서, 다시 쓸 때, 이온은 많은 결점이 있기 때문에 다른 방향으로 간다. 이 스트림은 변화하고 있으며 제어하기가 어렵습니다. 그것은 가장 큰 문제입니다 - 인공 시냅스의 불균일성."

MIT의 연구자들은 결함없이 완벽하게 수행되는 다른 물질 인 단결정 실리콘을 사용함으로써이 문제에 대해 상당한 진전을 보였다고 낙관하고 있습니다. 시뮬레이션에서 연구자들은 일반적인 트랜지스터 재료 인 실리콘 게르마늄을 사용하여이 기초 위에 인공 시냅스를 설계했으며, 서로 다른 시냅스 사이에서 약 4 퍼센트 만 변화하는 전류를 생성 할 수있었습니다. 그것은 완벽하지는 않지만, 이전에 달성 한 것을 크게 향상시킵니다.

현재이 작업은 이론적 인 것으로, 시뮬레이션에서 유망한 결과를 입증하는 것과 실제 실제 테스트에서이를 실현하는 것 사이에는 차이가 있습니다. 그러나 김 위원장과 그의 팀은 낙관적이다.

"이것은 실제 인공 하드웨어를 생산하기위한 디딤돌을 열어줍니다"라고 그는 말했다.