Искусственный нейрон ЛЭТИ научился работать почти как живой — и потребляет доли ватта

Нейрон из трех компонентов

Исследователи Молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» разработали аналоговый TS-TD-нейрон, поведение которого напоминает работу биологической нервной клетки. Подобно живому нейрону, схема способна накапливать поступающие сигналы, достигать порогового значения и генерировать импульс, после чего на некоторое время переходить в рефрактерное состояние.

В отличие от чисто теоретических моделей, ученые изготовили работающий прототип на печатной плате и экспериментально проверили его характеристики.

Основу нейрона составляют всего три ключевых элемента. Туннельный диод формирует импульс при достижении определенного напряжения, пороговый селектор выполняет функцию, аналогичную ионным каналам клеточной мембраны, а конденсатор моделирует накопление заряда на мембране нейрона.

Такая архитектура позволяет реализовать спайковую активность с помощью относительно простой аналоговой схемы.

97,9% точности при 0,012 Вт

Энергоэффективность стала одним из главных преимуществ предложенной архитектуры. В компьютерной симуляции сеть из 7840 нейронов и 351 тыс. синапсов распознавала рукописные цифры из набора MNIST с точностью 97,9%.

На более сложном наборе Fashion-MNIST, содержащем изображения предметов одежды, точность составила 89,5%. По этим показателям система сопоставима с рядом существующих нейроморфных архитектур.

При этом расчетная энергопотребляемость гипотетического чипа на основе таких нейронов может составлять всего 0,012 Вт. По оценке разработчиков, такая система способна обрабатывать около 500 изображений размером 28 × 28 пикселей в секунду.

Для задач обработки сенсорных данных подобное сочетание производительности и энергопотребления особенно важно: вычисления можно выполнять непосредственно на устройстве, не передавая большие объемы данных в отдельный процессор или облачную инфраструктуру.

Почему нейроморфные чипы экономичнее

Традиционные вычислительные системы построены вокруг архитектуры фон Неймана, в которой процессор и память физически разделены. Обмен данными между ними становится одним из существенных источников энергопотребления, особенно при работе современных систем искусственного интеллекта.

Биологический мозг организован иначе. Память и вычисления в нем тесно связаны синаптическими соединениями, а информация передается в виде редких импульсов — спайков. Нейроморфные системы пытаются перенести эти принципы в электронику, используя события и импульсы вместо постоянной обработки данных.

Разработка ЛЭТИ относится именно к этому направлению. При этом исследователи делают ставку не на цифровую, а на аналоговую реализацию нейрона.

От дата-центров до нейроинтерфейсов

Специализированные нейроморфные процессоры уже выпускаются серийно, однако большинство подобных решений используют цифровую электронику. По мнению разработчиков, аналоговая архитектура на основе TS-TD-нейронов потенциально способна обеспечить еще более низкое энергопотребление.

Простота схемы также может упростить масштабирование такой архитектуры при создании специализированных чипов.

В перспективе подобные процессоры могут использоваться там, где критично каждое милливаттное потребление: в миниатюрных сенсорах, носимой электронике, автономных роботах, нейроинтерфейсах и распределенных системах искусственного интеллекта.

Пока показатели 0,012 Вт относятся к расчетной архитектуре, а не к готовому серийному процессору. Тем не менее работающий аппаратный прототип показывает, что предложенная модель может стать основой для практической реализации сверхэкономичных аналоговых нейроморфных вычислений.