4 мин. чтения
10/18/2023 11:28:36 AM

Новое вычислительное оборудование нуждается в теоретической основе, говорит исследование

Article Preview Image Общая теория физических вычислительных систем будет включать существующие теории в качестве особых случаев.Цифра, взятая из расширенной версии бумаги Nature Comm на Arxiv.Кредит: Jaeger et al./ Университет Гронингена

Такая теория была бы абсолютно необходима для того, чтобы приложить усилия, которые входят в разработку новых видов микрочипов на твердой площадке, утверждает Герберт Джегер, профессор компьютерных материалов в когнитивных материалах в Университете Гронингена.

Компьютеры до сих пор полагаются на стабильные переключатели, которые могут быть выключены или включены, обычно транзисторы.Эти цифровые компьютеры являются логическими машинами, и их программирование также основано на логических рассуждениях.В течение десятилетий компьютеры стали более мощными благодаря дальнейшей миниатюризации транзисторов, но этот процесс в настоящее время приближается к физическому пределу.Вот почему ученые работают над тем, чтобы найти новые материалы для создания большего количества универсальных переключателей, которые могут использовать больше значений, чем просто цифры 0 или 1.

Jaeger является частью Центра когнитивных систем и материалов Groningen (Cognigron), который направлен на разработку нейроморфных (то есть мозговых) компьютеров.Cognigron объединяет ученых, которые имеют очень разные подходы: ученых -экспериментальных материалов и теоретических моделей из таких разнообразных областей, как математика, информатика и ИИ.

В тесном сотрудничестве с материалами, которые ученые дали Джегеру хорошее представление о проблемах, с которыми они сталкиваются при попытке придумать новые вычислительные материалы, в то время как он также заставил его осознавать опасную ловушку: нет установленной теории для использования неЦифровые физические эффекты в вычислительных системах.

Наш мозг не логическая система.Мы можем рассуждать логически, но это лишь небольшая часть того, что делает наш мозг.Большую часть времени он должен решать, как принести руку на чашку или волнусь коллеге, передавая их в коридоре.

«Большая часть информационной обработки, которую делает наш мозг,-это этот нелогичный материал, который является непрерывным и динамичным. Трудно формализовать это в цифровом компьютере»,-объясняет Jaeger.Кроме того, наш мозг продолжает работать, несмотря на колебания артериального давления, внешнего температуры или баланса гормонов и так далее.Как можно создать компьютер, который является таким же универсальным и надежным?Jaeger оптимистичен: «Простой ответ: мозг является доказательством принципа, что он может быть сделан».

Следовательно, мозг является источником вдохновения для ученых -материалов.Jaeger: «Они могут произвести что -то, что сделано из нескольких сотен атомов, и это колеблется, или что -то, что будет показывать всплески активности. И они скажут:« Это похоже на то, как работают нейроны, так что давайте создадим нейронную сеть ».”Но им здесь не хватает жизненно важных знаний.

«Даже нейробиологи не знают точно, как работает мозг. Именно здесь не хватает теории нейроморфных компьютеров. Тем не менее, поле, похоже, не видит этого».

В статье, опубликованной в Nature Communications, Jaeger и его коллеги Беатрис Нохеда (научный директор Cognigron) и Уилфред Г. Ван дер Виль (Университет Твенте) представляют эскиз о том, как может выглядеть теория для не цифровых компьютеров.Они предлагают, чтобы вместо стабильных переключателей 0/1 теория должна работать с непрерывными аналоговыми сигналами.Он также должен приспосабливаться к богатству нестандартных наноразмерных физических эффектов, которые изучают ученые-материалы.

Что -то еще, что Jaeger узнал из прослушивания ученых -материалов, это то, что устройства из этих новых материалов трудно построить.

Джегер говорит: «Если вы сделаете сотню из них, они не все будут идентичны».Это на самом деле очень похожа на мозг, так как наши нейроны тоже не совсем идентичны.Другая возможная проблема заключается в том, что устройства часто хрупкие и чувствительны к температуре, продолжает Jaeger.«Любая теория для нейроморфных вычислений должна учитывать такие характеристики».

Важно отметить, что теория, лежащая в основе нейроморфных вычислений, не будет единственной теорией, но будет построена из множества подборов (см. Изображение ниже).

Jaeger говорит: «На самом деле это так же, как работает цифровая теория компьютера, это слоистая система подключенных подтеорий».Создание такого теоретического описания нейроморфных компьютеров потребует тесного сотрудничества ученых -экспериментальных материалов и формальных теоретических моделей.

Jaeger говорит: «Компьютерные ученые должны знать о физике всех этих новых материалов и материалов, которые ученые должны знать о фундаментальных концепциях в вычислениях».

Соединение этого разрыва между материаловедением, нейробиологией, вычислительной наукой и инженерией именно то, почему Cognigron был основан в Университете Гронингена: он объединяет эти разные группы.

«У всех нас есть свои слепые пятна», - заключает Джегер.«И самый большой разрыв в наших знаниях - основополагающая теория для нейроморфных вычислений. Наша статья является первой попыткой указать, как может быть построена такая теория и как мы можем создать общий язык».

Больше информации: Герберт Джегер и др., На пути к формальной теории вычислительных машин, изготовленных из любых предложений физики, природной связи (2023).Doi: 10.1038/s41467-023-40533-1

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Принцип демонстрации 3D магнитной записи о проверке может привести к усилению дисков жестких дисков

4/5/2024 · 4 мин. чтения

Принцип демонстрации 3D магнитной записи о проверке может привести к усилению дисков жестких дисков

Исследователи разрабатывают новую сверхнизкую память о нейроморфных вычислениях

4/5/2024 · 4 мин. чтения

Исследователи разрабатывают новую сверхнизкую память о нейроморфных вычислениях