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.
Университет Аризоны зерттеушілері биологиялық нейрондардың жұмысын имитациялау үшін дыбыс толқындарын қолданатын акустикалық синапс әзірледі. Құрылғы ұзындығы шамамен 60 см және ені 1,25 см болатын үш алюминий стерженьден тұрады, олар эпоксидті желіммен біріктірілген; ультрадыбыстық таратқыштар мен сенсорлар балдың жұқа қабаты арқылы стерженьдердің ұштарына бекітілген. Жұмыс негізін фазалық биттер (phi-bits) құрайды, олар дыбыс толқынының фазасында бірнеше мәнді кодтауға және кванттық есептеулерге ұқсас параллельді есептеулерді орындауға мүмкіндік береді, бірақ бұл кванттық есептеулер емес, олардың классикалық аналогтары. Phi-bitтердің фазасын реттей отырып, ғалымдар синаптикалық пластикалық қасиетін — биологиялық синапстардың уақыт өте күшеюі немесе әлсіреуі қабілетін имитациялай алды. Әртүрлі түсті 150 иристы үш түрге жіктеу бойынша экспериментте бір модельденген синапсты білдіретін акустикалық құрылғы тек 39 параметрмен 96,7% дәлдікке жетті және көпқабатты перцептронға (Multilayer Perceptron, MLP) қарағанда ең жоғары дәлдікке 20% жылдам жетті. Салыстыру үшін: MLP-ге салыстырмалы дәлдік үшін 9 нейрон және көбірек параметрлер қажет болар еді. Зерттеушілер жаңа құрылғы заманауи электронды нейроморфтық шешімдерге қарағанда оннан бір бөліктен аспайтын қуат тұтынады деп есептеді. Сонымен қатар, тек бір қосымша стерженьді қосу жүйеге дофамин немесе серотонин сияқты нейромодуляторлардың әрекетін имитациялауға мүмкіндік берді, бұл әдетте электронды нейроморфтық жүйелерде едәуір күрделі конструкцияларды қажет етеді. Нәтижелер 12 маусымда Science Advances журналында жарияланды.
출처: IEEE Spectrum AI —
원문