- 13,887
- 20
- 8 Ноя 2022
Как дендриты изменяют искусственный интеллект.
Новые разработки в области нейроморфных вычислений открывают захватывающие перспективы для создания искусственных систем, максимально приближенных к биологическому мозгу. Инженеры из Университета Цинхуа совершили значительный прорыв, представив архитектуру, которая не просто имитирует работу отдельных нейронов, но воспроизводит сложную структуру синапсов и дендритов.
Ключевым элементом этой инновации стали многозатворные кремниевые нанопроволочные транзисторы с ионно-легированными сол-гель пленками. Эта технология позволяет создавать компоненты, которые гораздо точнее имитируют тонкие механизмы обработки информации в биологических нейронах.
В отличие от предыдущих подходов, новая архитектура, Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся в журнале Nature Electronics, учитывает не только функции нейронов, но и сложную топологию нейронных связей. Это позволяет более точно воспроизводить процессы обучения и адаптации, характерные для живого мозга.
<span style="font-family: var(--ui-font-family-primary, var(--ui-font-family-helvetica));">Исследователь Карло Витторио Каннистрачи поделился, что идея эмуляции разрежённости и морфологии связей мозга пришла к нему ещё во время обучения в Миланском политехническом институте. Он был вдохновлён механизмами работы мозга, такими как «молчащие синапсы», которые активируются при увеличении электрической активности.</span>
Каннистрачи и его коллеги из Университета Цинхуа создали устройство, которое повторяет морфологию и функции биологических дендритов. Это устройство, названное «дендристор», имитирует вычислительные процессы дендритов, используя физику многозатворных транзисторов с ионно-легированной сол-гель пленкой.
Дендриты играют ключевую роль в обработке сигналов, они чувствительны к направлению сигналов и могут обрабатывать пространственно-временные сигналы. Исследование команды Каннистрачи продемонстрировало, что дендристор обладает нелинейной интеграцией дендритов и селективностью по направлению.
Кроме дендристора, учёные разработали искусственный молчащий синапс, который активируется при достижении определённого порога напряжения. Это улучшает способность системы различать направление движущихся визуальных стимулов.
Разработанная нейронная сеть, имитирующая дендритные нейронные схемы, способна определять направление движущихся сигналов, что может быть применено для реконструкции движения объектов в 3D-пространстве. Эта система достигла значительных энергосберегающих результатов, используя меньше нейронов по сравнению с существующими Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся .
Ключевое преимущество новой архитектуры заключается в её способности не только воспроизводить функциональные аспекты биологических нейронов, но и их структуру и разрежённость соединений. Эта работа подчеркивает важность морфологии нейронов и их синаптических соединений для эффективной обработки информации в нейроморфных системах.
Будущие исследования команды будут направлены на развитие новых нейроморфных дендритных сетей, способных решать задачи глубокого обучения и обрабатывать сенсорные сигналы различных типов. Эти разработки могут способствовать созданию более устойчивых и энергоэффективных ИИ систем.
Новые разработки в области нейроморфных вычислений открывают захватывающие перспективы для создания искусственных систем, максимально приближенных к биологическому мозгу. Инженеры из Университета Цинхуа совершили значительный прорыв, представив архитектуру, которая не просто имитирует работу отдельных нейронов, но воспроизводит сложную структуру синапсов и дендритов.
Ключевым элементом этой инновации стали многозатворные кремниевые нанопроволочные транзисторы с ионно-легированными сол-гель пленками. Эта технология позволяет создавать компоненты, которые гораздо точнее имитируют тонкие механизмы обработки информации в биологических нейронах.
В отличие от предыдущих подходов, новая архитектура, Для просмотра ссылки Войди
<span style="font-family: var(--ui-font-family-primary, var(--ui-font-family-helvetica));">Исследователь Карло Витторио Каннистрачи поделился, что идея эмуляции разрежённости и морфологии связей мозга пришла к нему ещё во время обучения в Миланском политехническом институте. Он был вдохновлён механизмами работы мозга, такими как «молчащие синапсы», которые активируются при увеличении электрической активности.</span>
Каннистрачи и его коллеги из Университета Цинхуа создали устройство, которое повторяет морфологию и функции биологических дендритов. Это устройство, названное «дендристор», имитирует вычислительные процессы дендритов, используя физику многозатворных транзисторов с ионно-легированной сол-гель пленкой.
Дендриты играют ключевую роль в обработке сигналов, они чувствительны к направлению сигналов и могут обрабатывать пространственно-временные сигналы. Исследование команды Каннистрачи продемонстрировало, что дендристор обладает нелинейной интеграцией дендритов и селективностью по направлению.
Кроме дендристора, учёные разработали искусственный молчащий синапс, который активируется при достижении определённого порога напряжения. Это улучшает способность системы различать направление движущихся визуальных стимулов.
Разработанная нейронная сеть, имитирующая дендритные нейронные схемы, способна определять направление движущихся сигналов, что может быть применено для реконструкции движения объектов в 3D-пространстве. Эта система достигла значительных энергосберегающих результатов, используя меньше нейронов по сравнению с существующими Для просмотра ссылки Войди
Ключевое преимущество новой архитектуры заключается в её способности не только воспроизводить функциональные аспекты биологических нейронов, но и их структуру и разрежённость соединений. Эта работа подчеркивает важность морфологии нейронов и их синаптических соединений для эффективной обработки информации в нейроморфных системах.
Будущие исследования команды будут направлены на развитие новых нейроморфных дендритных сетей, способных решать задачи глубокого обучения и обрабатывать сенсорные сигналы различных типов. Эти разработки могут способствовать созданию более устойчивых и энергоэффективных ИИ систем.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
