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.
Аризона университетінің зерттеушілері биологиялық нейрондардың жұмысына еліктеу үшін дыбыс толқындарын пайдаланатын акустикалық синапс жасады. Құрылғы ұзындығы шамамен 60 см және ені 1,25 см болатын үш алюминий өзекшеден тұрады, олар эпоксидті желіммен жалғанған; ультрадыбыстық таратқыштар мен датчиктер балдың жұқа қабаты арқылы өзекшелердің ұштарына бекітілген. Жұмыстың негізінде фазалық биттер (phi-bits) жатыр, олар дыбыс толқынының фазасында бірнеше мәнді кодтауға және кванттық есептеулерге ұқсас параллельді есептеулерді орындауға мүмкіндік береді, алайда бұл кванттық есептеулер емес, олардың классикалық аналогтары. Phi-bits фазасын реттей отырып, ғалымдар синаптикалық пластикалық қасиетін — биологиялық синапстардың уақыт өте күшейе немесе әлсірей алу қабілетін — имитациялай алды. 150 ирис гүлінің түрлерін үш түрге жіктеу бойынша экспериментте бір симуляцияланған синапсты білдіретін акустикалық құрылғы небәрі 39 параметрмен 96,7% дәлдікке жетті және көпқабатты перцептроннан (MLP) 20% жылдам шыңдық дәлдікке жетті. Салыстыру үшін: MLP-ге салыстырмалы дәлдік үшін 9 нейрон және көбірек параметрлер қажет болар еді. Зерттеушілер жаңа құрылғы заманауи электронды нейроморфты шешімдердің қуатының оннан бір бөлігінен аспайтынын есептеді. Сонымен қатар, бір ғана қосымша өзекшені қосу жүйеге допамин немесе серотонин сияқты нейромодуляторлардың әрекетін имитациялауға мүмкіндік берді, бұл әдетте электронды нейроморфты жүйелерде айтарлықтай күрделі конструкцияларды қажет етеді. Нәтижелер 12 маусымда Science Advances журналында жарияланды.
Kaynak: IEEE Spectrum AI —
orijinal