Chip AI mới của MIT nhanh hơn 1 triệu lần

Một nhóm các nhà nghiên cứu của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã làm việc để đẩy giới hạn tốc độ của một loại khớp thần kinh tương tự do con người tạo ra đã được phát triển trước đây, rẻ hơn để xây dựng và tiết kiệm năng lượng hơn, đồng thời hứa hẹn tính toán nhanh hơn.

Nhóm đa ngành đã sử dụng các điện trở có thể lập trình, là khối xây dựng trung tâm trong học sâu tương tự, giống như các bóng bán dẫn là yếu tố cốt lõi để xây dựng bộ xử lý kỹ thuật số nhằm tạo ra “học sâu tương tự”.

Các điện trở được xây dựng thành các mảng lặp lại để tạo ra một mạng lưới phức tạp, nhiều lớp gồm các “nơ-ron” nhân tạo và “khớp thần kinh” thực thi các phép tính giống như một mạng nơ-ron kỹ thuật số. Một mạng lưới như vậy sau đó có thể được đào tạo để đạt được các nhiệm vụ AI phức tạp như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một vật liệu vô cơ thực tế trong quá trình chế tạo giúp thiết bị của họ chạy nhanh hơn 1 triệu lần so với các phiên bản trước. Nghiên cứu tuyên bố rằng nó nhanh hơn khoảng 1 triệu lần so với các khớp thần kinh trong não người.

Ngoài ra, vật liệu hữu cơ này cũng làm cho điện trở cực kỳ tiết kiệm năng lượng. Không giống như các vật liệu được sử dụng trong phiên bản trước của thiết bị của họ, vật liệu mới được phát triển tương thích với các kỹ thuật chế tạo silicon và có thể mở đường cho việc tích hợp vào phần cứng máy tính thương mại cho các ứng dụng học sâu.

“Với cái nhìn sâu sắc đó, và các kỹ thuật chế tạo nano rất mạnh mẽ mà chúng tôi có tại MIT.nano, chúng tôi đã có thể ghép các mảnh này lại với nhau và chứng minh rằng các thiết bị này về bản chất rất nhanh và hoạt động với điện áp hợp lý. Tác giả cấp cao Jesús A. del Alamo, Giáo sư Donner tại Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính (EECS) của MIT cho biết.

“Cơ chế hoạt động của thiết bị là điện hóa đưa ion nhỏ nhất, proton, vào một oxit cách điện để điều chỉnh độ dẫn điện tử của nó. Bởi vì chúng tôi đang làm việc với các thiết bị rất mỏng, chúng tôi có thể tăng tốc chuyển động của ion này bằng cách sử dụng một điện trường mạnh và đẩy các thiết bị ion này sang chế độ hoạt động nano giây, ”tác giả cao cấp Bilge Yildiz, Giáo sư Breene M. Kerr giải thích trong các khoa Khoa học và Kỹ thuật Hạt nhân và Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu.

“Điện thế hoạt động trong các tế bào sinh học tăng và giảm với khoảng thời gian là mili giây vì sự chênh lệch điện áp khoảng 0,1 volt bị hạn chế bởi sự ổn định của nước,” tác giả cấp cao Ju Li, Giáo sư Khoa học và Kỹ thuật Hạt nhân và Liên minh Năng lượng Battelle cho biết. của khoa học vật liệu và kỹ thuật. “Ở đây chúng tôi áp dụng tới 10 vôn trên một màng thủy tinh rắn đặc biệt có độ dày cỡ nano dẫn proton, mà không làm hỏng nó vĩnh viễn. Và trường càng mạnh, các thiết bị ion càng nhanh ”, ông nói thêm.

Các điện trở có thể lập trình được nói trên làm tăng đáng kể tốc độ mà mạng nơ-ron được huấn luyện, đồng thời giảm đáng kể chi phí và năng lượng để tiến hành huấn luyện.

Sự phát triển mới nhất có thể giúp các nhà khoa học phát triển các mô hình học sâu nhanh hơn nhiều, sau đó có thể được áp dụng trong các mục đích sử dụng như ô tô tự lái, phát hiện gian lận và phân tích hình ảnh y tế.

“Một khi bạn có bộ xử lý tương tự, bạn sẽ không còn huấn luyện mạng mà những người khác đang làm việc nữa. Bạn sẽ đào tạo các mạng lưới với sự phức tạp chưa từng có mà không ai khác có thể đủ khả năng làm được, và do đó vượt trội hơn rất nhiều so với tất cả. Nói cách khác, đây không phải là một chiếc ô tô nhanh hơn, đây là một tàu vũ trụ, ”tác giả chính và người đăng bài MIT Murat Onen cho biết thêm.

Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí ‘Science’.