Scienziati della Tyumen State University hanno presentato alla comunità scientifica mondiale lo sviluppo di un neuroprocessore biomorfo senza precedenti basato su un nuovo componente della nanoelettronica: una barra trasversale combinata memristor-diodo, riferisce il servizio stampa della Tyumen State University. I risultati della ricerca sono pubblicati sulla rivista Microelectronic.
I neuroprocessori esistenti, secondo gli scienziati della Tyumen State University, sono progettati per l'accelerazione hardware dei calcoli in reti neurali artificiali su neuroni semplici e forniscono il funzionamento della visione artificiale, dell'apprendimento automatico e di altri sistemi con intelligenza artificiale debole (AI).
L'elaborazione delle informazioni e il processo decisionale in tali processori avvengono scegliendo la soluzione più plausibile basata su associazioni stabilite in precedenza.
Il neuroprocessore sviluppato alla Tyumen State University, secondo i suoi ideatori, è in grado di generare nuove associazioni (nuova conoscenza) mediante un meccanismo biologicamente simile, che ci permette di parlare di un possibile passaggio dall'intelligenza artificiale debole a quella forte. Una forte intelligenza artificiale significa la capacità di comprendere nuove conoscenze.
Secondo la Tyumen State University, il neuroprocessore biomorfico implementa una rete neurale hardware a impulsi basata sui modelli biomorfici del neurone sviluppati dal software originale e elettrico (Neural Computing and Applications).
Gli autori affermano che il loro processore è in grado, oltre a risolvere i tradizionali compiti di elaborazione delle informazioni, di riprodurre il lavoro della colonna corticale del cervello.
Secondo il professore, il neuroprocessore è, infatti, la base di un sistema unico di nuova generazione, portatore dell'intelligenza artificiale.
L'hardware specializzato sviluppato può essere utilizzato per risolvere problemi tecnici - per aumentare la velocità e l'efficienza energetica dei calcoli rispetto alle strutture informatiche esistenti oggi (personal computer, server e supercomputer).
Video promozionale:
L'effetto è ottenuto attraverso l'uso di calcoli misti analogico-digitali, compreso l'uso di memristori bipolari integrati in barre trasversali combinate memristor-diodo.
Ad oggi, gli scienziati della Tyumen State University hanno dimostrato con successo l'elaborazione delle informazioni in barre trasversali a diodi memristor fabbricate: pesatura, aggiunta e instradamento di impulsi, autoapprendimento associativo e generazione di nuove associazioni. Fino ad ora, l'autoapprendimento associativo è stato dimostrato solo in reti neurali hardware costruite su memristori discreti.
Al momento, il gruppo di ricerca continua a testare l'hardware del nuovo sistema. Secondo gli scienziati, il lancio di un neuroprocessore unico nella produzione su piccola scala sarà possibile entro il 2025. La ricerca è stata sostenuta dalle sovvenzioni RFBR n. 19-07-00272 e n. 19-37-90030.
