`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Леонід Бараш

2D-транзистори можуть імітувати мозок сарани

+33
голоса

Автономні роботи та транспортні засоби спостерігають значне зростання та впровадження промисловістю для виробництва та транспорту. Автономне пересування по невідомій місцевості вимагає ефективного відстеження об’єктів і можливості своєчасного виявлення перешкод. Виявлення перешкод і вибіркове реагування на наближення та віддалення об’єктів дуже корисні для планування шляху в реальному часі. Існуючі рішення систем бачення на основі надвеликих інтегральних схем зі складними алгоритмами пропонують ефективність за рахунок неефективності площі та енергії. Багато біологічних видів мають нейрони виявлення зіткнень у своєму зоровому шляху, щоб диференціювати та виявляти загрози на основі траєкторії вхідних об’єктів у їхніх полях зору. Наприклад, сарана має у своєму візуальному нейронному шляху спеціалізовані чутливі до наближення нейрони, які називаються гігантськими детекторами руху lobula (LGMD), здатними виявляти можливе зіткнення з наближенням об’єктів протягом кількох мілісекунд. Нейрони LGMD кодують динаміку вхідних об’єктів на основі розміру та швидкості об’єкта. Захоплююча деталь про нейробіологію сарани полягає в тому, що вона має лише два таких нейрони (по одному на око), які допомагають їм уникати зіткнень з точністю та ефективністю. Іншою важливою поведінкою LGMD є його селективність щодо загроз зіткнень, що насуваються, у той час як об’єкти, що віддаляються, не викликають помітної імпульсної реакції. Така вибірковість має вирішальне значення з точки зору безпеки, особливо коли об’єкти, що наближаються, знаходяться на прямому шляху зіткнення. Таким чином, LGMD є чудовим прикладом імпульсного нейрона, який ефективно реалізує обчислювальну динаміку, залучену до складного когнітивного завдання з мінімальними ресурсами.

Вчені з Індійського технологічного інституту в Бомбеї (IITB) та Королівського коледжу Лондона співпрацювали в дослідженні, щоб вивчити малопотужні рішення для автономних роботів і транспортних засобів, які стають все більш популярними.

Їм вдалося скопіювати нейрони LGMD за допомогою неймовірно тонких двовимірних транзисторів, які також виробляють імпульси, аналогічні нейрону сарани, і за аналогічну вартість енергії: менше 100 пікоджоулів (для контексту, увімкнення лампи розжарювання 100 Вт на одну секунду коштує 100 джоулів енергії). Тонкий і дешевий транзистор також був повністю функціональним, його можна було перепрограмувати для пошуку різних типів руху та успішного уникнення перешкод із високою точністю.

Двовимірний транзистор є нездійсненною мрією для великих виробників чіпів, оскільки коли транзистори стають меншими, вони також стають більш енергоефективними. Звичайно, транзистор, який використовується в дослідженні IITB, дуже простий, він виробляє імпульс, коли виявляється рух у межах діапазону, і нічого більше. Але автори мають бачення того, куди ця двовимірна технологія може піти після цього дослідження.

Ці суперефективні транзистори можуть значно допомогти зменшити витрати енергії на часто неефективні технології ШІ, які ми маємо сьогодні. Професор Біпін Раджендран (Bipin Rajendran) з Королівського коледжу в Лондоні та співавтор дослідження пише: «Ми продемонстрували, що цей імпульсний нейрон може використовуватися для виявлення перешкод. Однак схему можна використовувати в інших нейроморфних (системи, що імітують людський мозок) програмах, заснованих на технології аналогових або змішаних сигналів, які вимагають низькоенергетичного імпульсного нейрона».

2D-транзистори можуть імітувати мозок сарани

 

Вчені скопіювали нейрони LGMD за допомогою неймовірно тонких 2-D транзисторів

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365

+33
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT