Character Encodings Hate Us All - Daniel Kozar - code::dive 2018
研究者が設計を作成し、コンピュータが脳の最も強力で複雑な機能のいくつかを複製することを可能にすることができる人工シナプスのためのこれまでにない実用的なテストを実行したので、コンピューティングの新しい時代はちょうど近づいた。
コンピュータは私たちの頭脳よりも強力に見えるかもしれませんが、ニューロン間の接続を処理するシナプスのおかげで、バイナリの "on"と "off"よりもはるかに広い範囲の可能な信号を実際に扱うことができます。
その能力をコンピュータで再現するには、これらすべての微妙に異なる信号を確実に送信できる人工のシナプスが必要です。彼らが月曜日のジャーナルの号で説明するように ネイチャーマテリアル マサチューセッツ工科大学の研究者たちは、ニューロモルフィックコンピューティングとして知られるものを解き放ちながら、そのような人工シナプスの最初の実用的なテストと呼ばれるものを実行しました。
テストはコンピュータシミュレーションでのみ行われましたが、テストは有望でした。研究者たちは、異なる手書きサンプルを認識するために人工のシナプスデザインを使いました。彼らが実行したシミュレーションは正確さに関して既存の伝統的なアルゴリズムがすることができることにほぼ一致することをどうにかして - 95％対97％ - それは技術のための印象的な出発点である絶対幼児期です。
従来のデジタルコンピュータは、バイナリシグナリングに依存しています。 1の値は「オン」を意味し、0の値は「オフ」を意味します。コンピュータは特定の計算をはるかに速く効率的に実行できるため、このバイナリアプローチは現在の方法より優れていると考えるのは簡単です。頭脳。
しかし、私たちの脳のそれぞれの中にある1000億個のニューロンのアナログ設定は、間違いなくはるかに洗練されています。 100 兆 これらのニューロン間の接続を管理するシナプスは、単にオンまたはオフ信号を送信するのではありません。
与えられたシナプスを横切って流れるイオンの種類と数が異なると、それが特定のニューロンに送る信号の強さを決定します。そして可能なメッセージのスペクトルは私たちの脳がはるかに多様な計算のロックを解除できることを意味します。コンピュータがそのような複雑さをすでにかなり大きいツールキットに加えることができるならば、あなたはいくつかの非常に強力な機械を見ているでしょう - そしてそれらは巨大である必要はないでしょう。
問題は次のとおりです。私たちの脳や他の種のシナプスを完成させるのに自然は数十億年の歳月を要しました。研究者達は数年の間だけ合成等価物を作り出そうとしています、そしていくつかの大きな障害があります。最大の利点は、どの人工シナプスも、受信する入力ごとに正確に同じ種類の信号を確実に送信する必要があることです。それ以外の場合、複雑さは混乱に陥るだけです。
「人工のニューロンでデータを表現するために何らかの電圧をかけたら、消去して、まったく同じ方法で再度書き込むことができるようにしなければなりません」とKimは言いました。 「しかし、アモルファスの固体の中で、もう一度書くと、欠陥がたくさんあるため、イオンは異なる方向に進みます。この流れは変わりつつあり、制御するのは難しいです。それが最大の問題です - 人工シナプスの不均一性。
MITの研究者達は、彼らのデザインが、欠陥のない完全に伝導する単結晶シリコンという異なる材料を使用することによって、この問題に大きく前進したことを楽観的に見ています。シミュレーションでは、研究者は共通のトランジスタ材料シリコンゲルマニウムを使用してこの基礎の上に人工シナプスを設計しました、彼らは異なるシナプスの間でわずか約4パーセント変化する電流を作成することができました。それは完璧ではありませんが、以前に達成されたことの大きな改善です。
現時点では、この作業は理論的なものであり、シミュレーションで有望な結果を示すことと実際の実際のテストでそれを実現することの間には違いがあります。しかし、キムと彼のチームは楽観的です。
「これは本物の人工ハードウェアを製造するための足がかりとなります」と彼は言った。