Российские ученые создали компактный резервуарный компьютер для аппаратных нейроморфных вычислений на принципах магноники. В перспективе разработанный прототип физического резервуара позволит создать новый класс легких, миниатюрных и энергоэффективных систем искусственного интеллекта, в частности для распознавания объектов, цифр и слов. Исследование опубликовано в журнале Applied Physics Letters, сообщает пресс-служба СПбГЭТУ «ЛЭТИ».
Системы искусственного интеллекта (ИИ) сегодня активно внедряются в различные сферы жизни человека. Они позволяют автоматизировать работу информационных систем на предприятиях, создавать тексты, фото, видео и аудио, а также помогают беспилотным видам транспорта точнее ориентироваться в воздухе, на суше и под водой.
При этом современные системы искусственного интеллекта часто являются программными продуктами, функционирование которых обеспечивается за счет использования традиционных электронных компьютеров. Поэтому от увеличения количественных параметров вычислительных мощностей и объема памяти зависят возможности для повышения точности и скорости обработки информации с помощью программных систем искусственного интеллекта. А значит, стоимость, габариты и энергопотребление аппаратной части системы будет возрастать. Поэтому научные группы в различных странах мира ведут разработки вычислительных устройств для использования искусственного интеллекта на новых физических принципах.
Одной из перспективных сфер для создания аппаратной нейросети является магноника — это научное направление изучает свойства спиновых волн и их квантов магнонов, которые существуют в магнитных пленках и могут использоваться как носители информации в новых вычислительных устройствах — резервуарных компьютерах.
«Сравнительно недавно учеными, в том числе и нами, было показано, что с помощью магнонов можно решать задачи распознавания и классификации с высокой скоростью и низким энергопотреблением в сравнении с транзисторными вычислительными устройствами. Магнонный физический резервуар представляет собой спин-волновую линию задержки с петлей обратной связи. Это аппаратный аналог нейросети, который обладает тем же функционалом, что и обычные программные нейронные сети», — пояснил профессор кафедры физической электроники и технологии СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Алексей Устинов, который возглавляет лабораторию магноники и радиофотоники им. Б. А. Калиникоса.
Ученые успешно разработали прототип резервуарного компьютера, состоящего из пленочной линии задержки, а также электронного аттенюатора и СВЧ-усилителя в петле обратной связи. Полученное устройство было способно производить нейроморфные вычисления, например распознавать объекты, измерять температуру.
В новом исследовании ученые усовершенствовали систему управления информационным сигналом, поступающим в резервуар. Для этого на определенный участок магнитной пленки подавался электрический ток, локально меняющий изначально однородное поле подмагничивания. Тем самым регулировалась амплитуда информационного сигнала, обрабатываемого резервуаром. Этот способ позволил напрямую передавать в резервуар битовые сигналы (например, локальное подведение тока — «1», его отсутствие — «0»). Данное решение позволило отказаться от электронного аттенюатора для управления амплитудой сигнала, который использовался в предыдущей версии резервуарного компьютера. Это сделало прототип более компактным. Эксперименты также показали, что для обеспечения предложенного метода работы компьютера потребовалось примерно на порядок меньше энергии в сравнении с аттенюатором.
«Наша разработка позволила упростить конструкцию резервуарного компьютера, сделать его более легким, компактным и энергоэффективным. За счет этих характеристик в будущем такие вычислительные устройства могут получить широкое распространение в технике, например для снижения веса электронных систем беспилотных подводных, наземных и воздушных аппаратов», — отметил Алексей Устинов.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
