Współczesna elektronika sięga granic miniaturyzacji. Krzemowe chipy prawdopodobnie osiągną kres swoich możliwości około roku 2025 – przewidują eksperci. Tymczasem rozwijający się szybko internet rzeczy (Internet of Things, IoT) będzie potrzebował szybkich, wydajnych i energooszczędnych układów elektronicznych.

Z pomocą przychodzi inżynieria neuromorficzna, która za cel postawiła sobie odwzorowanie w elektronice budowy i działania biologicznego mózgu. Sam pomysł liczy sobie kilka dekad. Okazało się jednak, że takie podejście nie daje efektów i inżynierowie skupili się na tworzeniu sztucznej inteligencji za pomocą oprogramowania, a nie sprzętu.

Obecnie jednak coraz więcej firm pracuje nad mikroprocesorami neuromorficznymi. W tym gronie są giganci tacy jak Intel i IBM, a dołączyć do nich chce Samsung. Jego inżynierowie, współpracujący z badaczami z Uniwersytetu Harvarda, opublikowali niedawno artykuł przeglądowy na łamach czasopisma naukowego „Nature Electronics”.

– Przedstawiona przez nas wizja jest bardzo ambitna. Jednak praca nad tak wymagającym celem pozwoli rozwinąć inteligencję maszyn, neuronaukę oraz technologie półprzewodnikowe – stwierdził wchodzący w skład grupy badawczej dr Donhee Ham.

Chcą stworzyć mapę mózgu i odtworzyć ją w układach elektronicznych

Artykuł sugeruje wykorzystanie układu nanoelektrod, który pozwoliłby zarejestrować sygnały elektryczne wysyłane przez wiele neuronów zawartych w mózgu. Analiza tych sygnałów doprowadziłaby do powstania mapy połączeń neuronowych.

Taka mapa byłaby następnie przenoszona do trwałej pamięci półprzewodnikowej, takiej jak ta stosowana m.in. w pamięciach flash i dyskach SSD. Każda jednostka pamięci zostałaby zaprogramowana w taki sposób, by odtwarzać konkretne połączenie neuronowe z mapy. Tak powstałby neuromorficzny chip.

Wyzwaniem jest jednak skala przedsięwzięcia. Wcześniej odtwarzano już elektronicznie niewielkie fragmenty układu nerwowego. Jednak cały ludzki mózg zawiera około 86 mld neuronów, a liczba połączeń synaptycznych między nimi może być wiele tysięcy razy większa.

To oznacza, że do zbudowania repliki mózgu potrzeba by było nawet 100 bilionów jednostek pamięci półprzewodnikowej. Integracja tak ogromnego zbioru wymagałaby opracowania nowych technik, ale inżynierowie Samsunga twierdzą, że jest to możliwe.

Komputer naśladujący pracę mózgu będzie bardzo wydajny energetycznie

Dalekosiężnym celem inżynierii neuromorficznej jest stworzenie uczących się maszyn, które z czasem stałyby się nawet samoświadome. Przede wszystkim jednak chodzi o rozwiązanie problemu, jakim są potrzeby energetyczne stosowanej dzisiaj elektroniki.

Marc Garner, wiceprezes firmy Schneider Electric, w artykule opublikowanym w serwisie ITProPortal przywołuje prognozy wskazujące, że do 2030 roku popyt na energię elektryczną w sektorze IT wzrośnie o 50 proc. i osiągnie poziom 3,2 tys. TWh (terawatogodzin). Dla porównania, z danych Polskich Sieci Elektroenergetycznych wynika, że w 2020 roku całkowite zapotrzebowanie na energię elektryczną w Polsce wyniosło 165,5 TWh.

Tymczasem nasza cywilizacja powinna ograniczać zużycie energii m.in. w związku z katastrofą klimatyczną. Kluczem do rozwiązania tego problemu w elektronice może być właśnie odwzorowanie pracy mózgu. Ten narząd wykonuje bardzo skomplikowane obliczenia, zużywając ekwiwalent zaledwie 20 watów energii.

Warto jednak podkreślić, że praca opublikowana w „Nature Electronics” to jedynie zarys możliwych ścieżek rozwoju. Do pełnego odwzorowania pracy mózgu droga jest jeszcze daleka. Na razie więc nie powinniśmy spodziewać się rewolucji w elektronice i sztucznej inteligencji.

Źródła: Nature Electronics, Samsung.