Платим блогерам
Блоги
amv212
Инженеры, работающие над "аналоговым глубоким обучением", нашли способ перемещать протоны через твердые материалы с беспрецедентной скоростью.

реклама

Расширяя границы аналоговых синапсов

Междисциплинарная группа исследователей Массачусетского технологического института (MIT) поставила перед собой задачу достичь пределов скорости аналогового синапса - ключевого строительного блока глубокого аналогового обучения, говорится в пресс-релизе института. Цель? Сделать машинное обучение более быстрым, энергоэффективным и дешевым.

реклама

Недавно разработанный материал совместим с технологиями изготовления кремния и может проложить путь к интеграции в коммерческое вычислительное оборудование для прикладных программ глубокого обучения.

"Благодаря этой концепции и очень мощным методам нанофабрикации, которые применяются в MIT.nano, мы смогли собрать все части воедино и доказать, что эти устройства по сути своей очень быстрые и работают в пределах допустимых напряжений", - утверждает старший автор проекта Хесус А. дель Аламо, профессор факультета электротехники и вычислительной техники Массачусетского технологического института (EECS). "Наша работа поставила эти устройства на такую высоту, что теперь они выглядят очень перспективными для применения в будущем".

Далее исследователи объяснили, как им удалось увеличить скорость движения ионов в устройстве.

"Рабочий механизм устройства заключается в электрохимическом внедрении самого маленького из ионов, протона в изолирующий оксид для модуляции его электронной проводимости. Поскольку речь идет об очень тонких устройствах, мы можем ускорить движение этого иона с помощью сильного электрического поля и перевести работу таких устройств в наносекундный режим", - объясняет старший автор проекта Бильге Йилдиз, профессор кафедры ядерных наук, инженерии и материаловедения имени Брина М. Керра. 

Команда отметила, что во время испытаний они смогли подать на устройство достаточно высокое напряжение, не причинив ему никакого вреда.

"В биологических клетках уровень электрического заряда повышается и понижается в течение миллисекунд. Это происходит потому, что разница напряжения в 0,1 вольта ограничена стабильностью воды ", - объясняет старший автор исследования Джу Ли, профессор кафедры ядерных наук и инженерии Мемориального института Баттеля"Здесь мы подаем до 10 вольт на специальную твердую стеклянную пленку наноразмерной толщины, которая проводит протоны, не подвергаясь окончательному разрушению. И чем сильнее электрическое поле, тем выше скорость ионных устройств", - добавил он.

Многообещающие результаты

В результате учёным удалось изготовить программируемые резисторы. Такие устройства позволили значительно увеличить скорость обучения нейросетей и при этом резко сократить себестоимость и энергопотребление процесса.

"Как только у вас появится аналоговый процессор, вы больше не будете заниматься обучением нейросетей, над которой работают все остальные. Вы будете обучать сети беспрецедентной сложности, которую не может позволить себе никто другой, и поэтому значительно превзойдете их всех. Другими словами, это не просто более быстрый автомобиль, это космический корабль", - добавил ведущий автор и постдокторант MIT Мурат Онен.

По словам разработчиков, применение таких устройств может быть самым разнообразным, включая разработку автономных автомобилей, борьбу с кибермошенничеством или анализ медицинских изображений.

Источники: MIT
1. (https://news.mit.edu/2022/analog-deep-learning-ai-computing-0728)

4
Показать комментарии (4)

Популярные новости

Сейчас обсуждают