Sound Waves Give Neuromorphic Chips an Edge in Mimicking the Brain
Университет Аризоны
New research proposes using sound waves in neuromorphic devices to better mimic biological neurons. These acoustic synapses, based on phase bits (phi-bits), can operate faster and more energy-efficiently than electronic counterparts. In an iris classification test, the device achieved 96.7% accuracy while consuming no more than a tenth of the energy of modern electronic neuromorphic systems.
एरिजोना विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ध्वनिक सिनैप्स विकसित किया है जो जैविक न्यूरॉन्स के कामकाज का अनुकरण करने के लिए ध्वनि तरंगों का उपयोग करता है। यह उपकरण लगभग 60 सेंटीमीटर लंबी और 1.25 सेंटीमीटर चौड़ी तीन एल्युमीनियम छड़ों से बना है, जो एपॉक्सी गोंद से जुड़ी होती हैं; अल्ट्रासोनिक ट्रांसमीटर और सेंसर शहद की एक पतली परत के साथ छड़ों के सिरों से जुड़े होते हैं। काम का आधार फेज बिट्स (phi-bits) हैं, जो ध्वनि तरंग के फेज में कई मानों को एन्कोड करने और क्वांटम-समान समानांतर गणना करने की अनुमति देते हैं, हालांकि ये क्वांटम गणना नहीं बल्कि उनके शास्त्रीय एनालॉग हैं। phi-bits के फेज को समायोजित करके, वैज्ञानिक सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी गुण का अनुकरण करने में सक्षम हुए - जैविक सिनैप्स की समय के साथ मजबूत या कमजोर होने की क्षमता। तीन प्रकारों में 150 आइरिस फूलों को वर्गीकृत करने के प्रयोग में, एक अनुकरणित सिनैप्स का प्रतिनिधित्व करने वाले ध्वनिक उपकरण ने केवल 39 पैरामीटरों के साथ 96.7% की सटीकता हासिल की और मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन (एमएलपी) की तुलना में 20% तेजी से चरम सटीकता तक पहुंच गया। तुलना के लिए, समान सटीकता के लिए एमएलपी को 9 न्यूरॉन्स और अधिक पैरामीटरों की आवश्यकता होती। शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया कि नया उपकरण आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक न्यूरोमॉर्फिक समाधानों की तुलना में दसवें हिस्से से अधिक बिजली की खपत नहीं करता है। इसके अलावा, केवल एक अतिरिक्त छड़ जोड़ने से सिस्टम डोपामाइन या सेरोटोनिन जैसे न्यूरोमॉड्यूलेटर की क्रिया का अनुकरण करने में सक्षम हो गया, जिसके लिए इलेक्ट्रॉनिक न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम में आमतौर पर काफी अधिक जटिल संरचनाओं की आवश्यकता होती है। परिणाम 12 जून को साइंस एडवांसेज पत्रिका में प्रकाशित हुए।
स्रोत: IEEE Spectrum AI —
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