Peter Lund Madsen om hjernen og kreativitet
Neurale netværk - eller kunstige replikaer af den menneskelige hjerne - lad forskere og ingeniører foretage analyser, der ville tage mennesker i alderen. De kan hælde gennem endeløse data tabeller og påpege uoverensstemmelser i billeder, der ville gå ubemærket af mennesker.
De har dog en ulempe: De bedste neuralgarn i spillet bruger en utrolig mængde energi til at gøre deres arbejde.
"For nogle år siden forsøgte IBM at simulere hjernevirksomheden hos en kat i en supercomputer, og de endte med at forbruge megawatt af magt", fortæller universitetet i Purdue University Abhronil Sengupta Inverse. "Den biologiske menneskelige hjerne bruger intetsteds nær så meget. Dette er ikke en direkte en-til-en-sammenligning til et neuralt netværk, men det skal give dig et skøn over, hvordan strøm-sultne computesystemer er."
Sengupta og et team af computerforskere ved Purdue University og Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) kom på en måde at få neurale netværk til at forbruge langt mindre energi, mens de stadig gør et kick-ass job. Et papir, de har bogført på fortrykswebstedet, fortæller hvordan de tog inspiration fra den menneskelige hjerne og implementerede deres ide om at lade deres neurale net forbruge omkring 11 gange mindre energi end traditionelle systemer ville.
Deres tilgang gør brug af spiking neurale netværk eller SNN. I modsætning til deres modparter efterligner disse beregningssystemer biologiske neuroner meget mere præcist.
Standard neurale netværk består af tusindvis af noder, der bruges til at træffe beslutninger og vurderinger af de data, der præsenteres for dem. Outputen fra disse afhænger kun af, hvad der præsenteres i øjeblikket, mens SNN-output afhænger af tidligere stimuli. Noder i en SNN vil kun fungere, når der opnås et vist stimuleringsniveau. Så i stedet for konstant Passerer data til andre knudepunkter, SNN-noder sender kun oplysninger, når de skal.
Dette kommer normalt til en enorm energiomkostning, fordi de fleste af disse systemer fremstilles ved hjælp af det såkaldte komplementære metaloxid-halvlederteknologi eller CMOS. Denne teknologi udgør alle chips i din bærbare computer og er blevet brugt som byggestenene til neurale netværk. For deres undersøgelse slog forskergruppen CMOS tech og byggede en SNN helt ud af memristors.
Kort for "hukommelsesmodstande," memristors 'elektriske modstand afhænger af, hvor meget elektrisk ladning der har været gennem det tidligere. Så i modsætning til CMOS tech, er det i stand til at "huske", hvad der gik igennem det før, hvilket er præcis, hvilke knuder i SNNs skal gøre.
Resultaterne af undersøgelsen viste, at memristors efterligner den biologiske neuron ganske godt. De kommunikerer med hinanden ved hjælp af pigge eller korte sprængninger af energi, i modsætning til en konstant strøm af magt. Denne memristor-SNN havde et lille fald i nøjagtigheden, da den blev brugt til billedklassificering i forhold til sine CMOS-modparter, men det tog en brøkdel af strømstandardnettene.
Før denne undersøgelse var SNNs den nærmeste ting til en kunstig menneskelig hjerne, vi havde, men den enorme mængde magt, de tog for at bruge, aflyste nogle af deres fordele. Hvis andre forskere er i stand til at replikere disse energibesparende neurale netværk, kan det give dem mulighed for at gøre mere med mindre energi og flytte dem tættere på at forstå, hvordan man replikerer den biologiske hjerne.
Forskere Udvikle et korsordstilsynende neuralt netværk
Krydsord er en novel måde for computere at behandle sprog, ifølge en ny undersøgelse fra et internationalt team af computerforskere. Endnu bedre, denne forskning kan også hjælpe dig med at snyde Sunday Times puslespillet (gør det i pen, brah!). Målet med arbejdet var ikke at hjælpe mennesker med at plukke de små låse, der spredte ...
Forskere har skabt bløde robotter, der efterligner menneskelige muskler, og de hjælper slagtilfælde
Forskere på et schweizisk universitet har designet små, bløde robotter, som kan efterligne menneskelige muskler.
Forskere finder den manglende link til at skabe computere, der efterligner hjernen
Forskere fra National Institute of Standards and Technology har bygget det manglende link til at skabe computere, der efterligner den menneskelige hjerne.