Будущее нейросетевых вычислений может быть немного более туманным, чем мы ожидали.
Группа физиков успешно разработала ионную схему — процессор, основанный на движении заряженных атомов и молекул в водном растворе, а не на электронах в твердом полупроводнике.
По их словам, поскольку это ближе к тому, как мозг передает информацию, их устройство может стать следующим шагом вперед в мозгоподобных вычислениях.
«Ионные цепи в водных растворах стремятся использовать ионы в качестве носителей заряда для обработки сигналов». написать команду под руководством физика Ву-Бин Юнга из Гарвардской школы инженерии и прикладных наук имени Джона А. Полсона (SEAS) в новой статье.
«Здесь мы сообщаем о водной ионной схеме… Эта демонстрация функциональной ионной схемы, способной к аналоговым вычислениям, является шагом к более сложной водной ионике».
Основная часть передачи сигнала в головном мозге — это движение заряженных молекул, называемых ионы через жидкую среду. Хотя невероятную вычислительную мощность мозга чрезвычайно сложно воспроизвести, ученые подумали, что аналогичная система может быть использована для вычислений: проталкивание ионов через водный раствор.
Это будет медленнее, чем обычные вычисления на основе кремния, но у него могут быть некоторые интересные преимущества.
Например, ионы могут быть созданы из широкого спектра молекул, каждая из которых обладает разными свойствами, которые можно использовать по-разному.
Но сначала ученым нужно показать, что это может работать.
Именно над этим работали Юнг и его коллеги. Первым шагом была разработка функционального ионного транзистора, устройства, которое переключает или усиливает сигнал. Их последнее достижение заключалось в объединении сотен таких транзисторов в ионную схему.
Транзистор состоит из электродов, расположенных по схеме «яблочко», с небольшим дискообразным электродом в центре и двумя концентрическими кольцевыми электродами вокруг него. Это взаимодействует с водным раствором хинон молекулы.
Напряжение, подаваемое на центральный диск, генерирует ток ионов водорода в растворе хинона. Между тем, два кольцевых электрода модулируют рН раствора, увеличивая или уменьшая ионный ток.
Этот транзистор выполняет физическое умножение параметра «веса», установленного затвором кольцевой пары, на напряжение на диске, что дает ответ в виде ионного тока.
Однако нейронные сети в значительной степени полагаются на математическую операцию, называемую умножение матрицкоторый включает в себя несколько умножений.
Итак, команда разработала массивы транзисторов размером 16 на 16, каждый из которых способен к арифметическому умножению, чтобы создать ионную схему, которая может выполнять матричное умножение.
«Матричное умножение является наиболее распространенным вычислением в нейронных сетях для искусственный интеллект” Юнг говорит. «Наша ионная схема выполняет матричное умножение в воде аналоговым способом, который полностью основан на электрохимическом механизме».
Конечно, у технологии есть существенные ограничения. 16 токов не могут быть разрешены по отдельности, а это означает, что операцию нужно было выполнять последовательно, а не одновременно, что значительно замедляло и без того относительно медленную технологию.
Однако его успех — это шаг к более сложным ионным вычислениям: только видя проблему, мы можем найти решение.
Следующим шагом будет введение в систему более широкого спектра молекул, чтобы увидеть, позволит ли это цепи обрабатывать более сложную информацию.
«До сих пор мы использовали только от 3 до 4 ионных частиц, таких как ионы водорода и хинона, чтобы обеспечить вентиляцию и ионный транспорт в водном ионном транзисторе». Юнг говорит.
«Будет очень интересно использовать более разнообразные ионные виды и посмотреть, как мы можем использовать их, чтобы обогатить содержание обрабатываемой информации».
Конечная цель, отмечает команда, состоит не в том, чтобы конкурировать с электроникой или заменить ее ионикой, а в том, чтобы дополнить, возможно, в форме гибридной технологии, возможностями обеих.
Исследование было опубликовано в Современные материалы.
