Bước tới chip điện toán dựa trên ánh sáng, giống như não

Một công nghệ có chức năng như một bộ não? Trong thời đại của trí tuệ nhân tạo, điều này dường như không còn quá xa vời – ví dụ, khi một chiếc điện thoại di động có thể nhận diện khuôn mặt hoặc ngôn ngữ. Tuy nhiên, với các ứng dụng phức tạp hơn, máy tính vẫn nhanh chóng đưa ra những hạn chế riêng. Một trong những lý do cho điều này là một máy tính theo truyền thống có các bộ nhớ và bộ xử lý riêng biệt – hậu quả của nó là tất cả dữ liệu phải được gửi qua lại giữa hai máy. Về mặt này, bộ não con người vượt lên trên cả những máy tính hiện đại nhất bởi vì nó xử lý và lưu trữ thông tin ở cùng một nơi – trong các khớp thần kinh, hoặc kết nối giữa các nơ-ron, trong đó có một triệu tỷ trong não. Một nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế đến từ Đại học Münster (Đức), Oxford và Exeter (cả Vương quốc Anh) hiện đã thành công trong việc phát triển một phần cứng có thể mở đường cho việc tạo ra các máy tính giống với bộ não của con người. Các nhà khoa học quản lý để tạo ra một con chip chứa một mạng lưới các nơ-ron nhân tạo hoạt động với ánh sáng và có thể bắt chước hành vi của các nơ-ron và các khớp thần kinh của chúng.

Các nhà nghiên cứu đã có thể chứng minh rằng một mạng lưới thần kinh quang học như vậy có thể “học” thông tin và sử dụng nó làm cơ sở cho việc tính toán và nhận dạng các mẫu – giống như một bộ não có thể. Vì hệ thống chỉ hoạt động với ánh sáng chứ không phải với các điện tử truyền thống, nó có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn nhiều lần. “Hệ thống quang tử tích hợp này là một cột mốc thử nghiệm,” Giáo sư Wolfram Pernice từ Đại học Münster và đối tác chính trong nghiên cứu cho biết. “Cách tiếp cận có thể được sử dụng sau này trong nhiều lĩnh vực khác nhau để đánh giá các mẫu với số lượng lớn dữ liệu, ví dụ như trong chẩn đoán y tế.” Nghiên cứu được công bố trên tạp chí ” Tự nhiên “.

Câu chuyện chi tiết – bối cảnh và phương pháp được sử dụng

Hầu hết các phương pháp tiếp cận hiện có liên quan đến cái gọi là mạng nơ-ron thần kinh đều dựa trên thiết bị điện tử, trong khi các hệ thống quang học – trong đó các photon, tức là các hạt ánh sáng, được sử dụng – vẫn còn trong giai đoạn trứng nước. Nguyên lý mà các nhà khoa học Đức và Anh đã trình bày hoạt động như sau: ống dẫn sóng quang có thể truyền ánh sáng và có thể chế tạo thành vi mạch quang được tích hợp với cái gọi là vật liệu thay đổi pha – ngày nay được tìm thấy trên phương tiện lưu trữ như DVD ghi lại. Các vật liệu thay đổi pha này được đặc trưng bởi thực tế là chúng thay đổi tính chất quang học một cách đột ngột, tùy thuộc vào việc chúng có kết tinh hay không – khi các nguyên tử của chúng tự sắp xếp theo kiểu thông thường – hoặc vô định hình – khi các nguyên tử của chúng tự tổ chức theo kiểu không đều . Sự thay đổi pha này có thể được kích hoạt bằng ánh sáng nếu tia laser làm nóng vật liệu lên. “Vì vật liệu này phản ứng rất mạnh và thay đổi tính chất của nó một cách đột ngột, nên nó rất phù hợp để bắt chước các khớp thần kinh và chuyển xung giữa hai tế bào thần kinh”, tác giả chính, ông Julian Feldmann, người thực hiện nhiều thí nghiệm như một phần của luận án tiến sĩ tại Đại học Münster.

Trong nghiên cứu của họ, lần đầu tiên các nhà khoa học đã thành công trong việc hợp nhất nhiều vật liệu thay đổi pha cấu trúc nano vào một mạng lưới thần kinh. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một con chip với bốn tế bào thần kinh nhân tạo và tổng cộng 60 khớp thần kinh. Cấu trúc của chip – bao gồm các lớp khác nhau – dựa trên công nghệ ghép kênh phân chia bước sóng, đây là quá trình ánh sáng được truyền trên các kênh khác nhau trong ống nano quang.

Để kiểm tra mức độ mà hệ thống có thể nhận ra các mẫu, các nhà nghiên cứu đã “cung cấp” cho nó thông tin dưới dạng xung ánh sáng, sử dụng hai thuật toán học máy khác nhau. Trong quá trình này, một hệ thống nhân tạo “học” từ các ví dụ và cuối cùng có thể khái quát hóa chúng. Trong trường hợp hai thuật toán được sử dụng – cả trong cái gọi là giám sát và học tập không giám sát – mạng nhân tạo cuối cùng có thể, trên cơ sở các mẫu ánh sáng đã cho, để nhận ra một mẫu đang được tìm kiếm – một trong số đó là bốn mẫu chữ cái liên tiếp.

“Hệ thống của chúng tôi đã cho phép chúng tôi thực hiện một bước quan trọng trong việc tạo ra phần cứng máy tính hoạt động tương tự như tế bào thần kinh và khớp thần kinh trong não và cũng có thể hoạt động trong các nhiệm vụ trong thế giới thực”, Wolfram Pernice nói. “Bằng cách làm việc với các photon thay vì electron, chúng ta có thể khai thác tối đa tiềm năng đã biết của các công nghệ quang học – không chỉ để truyền dữ liệu, như đã từng xảy ra, mà còn để xử lý và lưu trữ chúng ở một nơi , “đồng tác giả Giáo sư Harish Bhaskaran từ Đại học Oxford cho biết thêm.

Một ví dụ rất cụ thể là với sự trợ giúp của các tế bào ung thư phần cứng như vậy có thể được xác định tự động. Công việc tiếp theo sẽ cần phải được thực hiện, tuy nhiên, trước khi các ứng dụng đó trở thành hiện thực. Các nhà nghiên cứu cần tăng số lượng tế bào thần kinh nhân tạo và khớp thần kinh và tăng độ sâu của mạng lưới thần kinh. Điều này có thể được thực hiện, ví dụ, với các chip quang học được sản xuất bằng công nghệ silicon. “Bước này sẽ được thực hiện trong dự án chung của EU” Fun-COMP “bằng cách sử dụng quy trình đúc để sản xuất nano,” đồng tác giả và lãnh đạo của dự án Fun-COMP, Giáo sư C. David Wright từ Đại học nói của Exeter.

Kinh phí

Công việc hợp tác này được tài trợ bởi DFG của Đức (cấp PE 1832 / 5-1), EPSRC của Anh (cấp EP / J018694 / 1, EP / M015173 / 1 và EP / M015130 / 1) và ERC của Ủy ban châu Âu (cấp 724707) và H2020 (dự án Fun-COMP, cấp 780948).

Nguồn truyện:

Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Münster . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.

Tạp chí tham khảo :

1. J. Feldmann và cộng sự. Mạng lưới thần kinh spiking tất cả quang học với khả năng tự học . Thiên nhiên , 2019 DOI: 10.1038 / s41586-019-1157-8