Через свою централізацію та адаптивність мозок людини обробляє дані таким чином, що може надихнути майбутні обчислювальні архітектури.
Людський мозок – це найефективніша система даних, про яку ми знаємо, частково завдяки її здатності виконувати обчислення в тих же місцях, де зберігається пам'ять.
З іншого боку, штучні обчислення страждають від вузького переведення даних, особливо, коли великі дані та штучний інтелект продовжують зростати. У міру того, як кількість даних у світі наближається до 200 Zettabytes – понад 1011 Terabytes – До кінця 2025 року звичайні обчислення борються за те, щоб не відставати від обмежень апаратних засобів, а через швидкість, з якою дані переміщуються між обробкою та зберіганням пам'яті. Щоб вирішити цей недолік, Paolo Fantini робить справу для адаптації парадигми зберігання пам’яті з біоінспі.
“Перехід навколо всіх цих даних має значну ціну потужності та продуктивності порівняно з людським мозком”, – сказав Фантіні.
Ключовим фактором для здатності мозку проводити обчислення в одиниці є спосіб, коли зв’язки між нейронами змінюються на зміцнення або послаблення зберігання інформації. Цей процес, який називається пластичності, залежної від спайка (STDP), оновлює силу, що називається вагою, між синапсами залежно від відносного часу реакції мозку на подразники.
“Електронний аналог біологічного синапсу потребує здатності проявляти СТДП з метою імітації функціональності синапсу”, – сказав Фантіні. “Показано, що багато нових пристроїв пам'яті можуть відтворити пластичність синапсу, відповідаючи біологічній поведінці синапсів”.
За словами Фантіні, здатність цих нових пристроїв пам'яті включати пластичність Synapses дозволить новим обчислювальним парадигмам, створивши кращу продуктивність та подолання обчислювального вузького місця.
Джерело: “Технологія пам'яті, що дозволяє майбутні обчислювальні системи”, Паоло Фантіні, Автомобільне навчання APL (2025). До статті можна отримати за адресою https://doi.org/10.1063/5.0253063 .
Ця стаття є частиною нейроморфних технологій для нової апаратної колекції AI, дізнавшись більше ось .