Alimlər beyin sürətində işləyən çip hazırlayıblar
Pekin Universitetinin rəhbərliyi ilə aparılan araşdırma çərçivəsində insan beyninin qıvrımlı səthini 10 millisaniyədən az müddətdə və yüksək dəqiqliklə modelləşdirə bilən yeni memristor çip hazırlanıb.
AFN.az xəbər verir ki, Çin Elmlər Akademiyasının Şanxay Mikrosistemlər və İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu ilə birgə hazırlanan çiplə bağlı tədqiqat "Science" jurnalında dərc olunub.
Zamanla dəyişən mürəkkəb sistemləri izləmək üçün neyron şəbəkələrini riyazi tənliklərlə uyğunlaşdıran süni intellekt sistemlərindən fiziki modelləşdirmə, tibbi görüntüləmə və beynin üçölçülü rekonstruksiyası sahələrində istifadə olunur.
Lakin ənənəvi kompüterlərdə yaddaşla prosessor arasında məlumatların davamlı ötürülməsi hesablamaların sürətini azaldır və yüksək enerji sərfiyyatına səbəb olur.
Yeni hazırlanmış çip əsas hesablamaları məlumatların saxlanıldığı yaddaşda yerinə yetirərək yaddaşla prosessor arasında məlumat ötürülməsi ehtiyacını aradan qaldırıb. Bunun sayəsində beyin modelləşdirmə prosesləri daha sürətli və daha az enerji sərfiyyatı ilə tamamlanıb.
40 nanometrlik texnoloji proses əsasında istehsal olunan və 0,28 kvadrat millimetr sahəni əhatə edən çip 50 MHz tezlikdə işləyir. Neyron dinamikası hesablamalarında inkişaf etmiş ASIC prosessorları ilə müqayisədə 3,82–36,27 dəfə daha yüksək performans göstərən çip, eyni zamanda 11,75–24,73 dəfə daha az enerji sərf edib. Beyin qabığının səthinin yenidən qurulması prosesində isə NVIDIA A100 GPU ilə müqayisədə 478 dəfəyədək sürət üstünlüyü əldə olunub.
Sınaqlar zamanı çip beynin ağ və boz maddəsi arasındakı sərhədləri uğurla modelləşdirib, mürəkkəb beyin qıvrımlarını qoruyaraq hamar və topoqrafik baxımdan uyğun üçölçülü səth modelləri yaradıb.
Süni intellekt əsaslı mürəkkəb modelləşdirmələri millisaniyə səviyyəsinə endirən bu texnologiyanın gələcəkdə beyin-kompüter interfeyslərində, rəqəmsal beyin əkizlərinin yaradılmasında, əməliyyat zamanı real vaxt rejimində naviqasiya sistemlərində, həmçinin Alzheimer və Parkinson kimi neyrodegenerativ xəstəliklərin tədqiqində istifadə olunması planlaşdırılır.
