Ses Dalgaları, Sinirbilimsel Çiplere Beyni Taklit Etmede Avantaj Sağlıyor
Университет Аризоны
Yeni bir çalışma, sinirbilimsel cihazlarda ses dalgalarının kullanılmasının biyolojik nöronları daha iyi taklit edebildiğini, elektronik muadillerine göre daha hızlı çalışıp daha fazla enerji verimliliği sağladığını öne sürüyor. Araştırmacılar tarafından geliştirilen akustik sinaps, aynı anda hesaplamalar yapmak için birden fazla phi-bit kullanarak çiçek sınıflandırmada yüzde 96,7 doğruluk elde ederken, en son teknoloji elektronik sinirbilimsel donanımın en fazla onda biri kadar güç tüketiyor.
Arizona Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, Xiaodong Yan liderliğinde, biyolojik nöronları daha iyi taklit edebilen ses dalgaları kullanan bir akustik sinaps geliştirdi. Cihaz, epoksi yapıştırıcıyla bağlanmış üç alüminyum çubuktan ve bunlara bağlı ultrasonik verici ve sensörlerden oluşuyor. Araştırmacılar ses dalgalarını kullanarak veri kodladı ve phi-bitlerin fazını modüle ederek sinaptik plastisiteyi taklit etti; bu, cihazın bağlantıları zamanla güçlendirmesine veya zayıflatmasına olanak tanıdı. Testlerde, akustik sinaps iris çiçeklerini sınıflandırmada geleneksel bir çok katmanlı algılayıcı sinir ağından daha iyi performans gösterdi: yalnızca 39 parametreyle %96.7 doğruluk elde etti ve zirve doğruluğa %20 daha hızlı ulaştı. Cihaz, mevcut elektronik nöromorfik donanımların en fazla onda biri kadar güç tüketiyor. Ayrıca, sisteme ek bir çubuk eklenerek dopamin ve serotonin gibi nöromodülatör süreçler taklit edilebiliyor ve biyolojik beyinlerdekine benzer esnek adaptasyon sağlanabiliyor. Bulgular 12 Haziran'da Science Advances'te yayımlandı.
Kaynak: IEEE Spectrum AI —
orijinal