Perangkat Neuron Buatan Baru Bekerja Perhitungan Jaringan Syaraf Menggunakan 100 Sampai 1000 Kali Dalam Energi Lebih Sedikit

Gambar SEM dari perangkat neuron buatan. Kredit: Sangheon Oh / Alam Nanoteknologi

Melatih jaringan saraf untuk melakukan keterampilan, seperti pengenalan gambar atau navigasi kendaraan otonom, suatu hari nanti membutuhkan lebih sedikit daya komputasi dan perangkat keras berkat perangkat neuron buatan baru yang dikembangkan oleh para peneliti di Universitas California San Diego. Perangkat dapat mengelola komputasi jaringan saraf menggunakan daya 100 hingga 1000 kali lebih sedikit dan area perangkat keras berbasis CMOS yang ada.

Para peneliti melaporkan pekerjaan mereka dalam sebuah artikel yang baru-baru ini diterbitkan di Nanoteknologi Alam.

Jaringan saraf adalah rangkaian lapisan neuron buatan yang terhubung, di mana produksi satu lapisan memberikan masukan ke lapisan lainnya. Menghasilkan input tersebut dilakukan dengan menerapkan perhitungan matematis yang disebut fungsi aktivasi nonlinier. Ini adalah bagian penting dalam mengelola jaringan saraf. Tetapi penerapan fitur ini membutuhkan banyak daya komputasi dan sirkuit karena melibatkan transfer data bolak-balik antara dua unit terpisah – memori dan prosesor eksternal.

Perangkat Keras Jaringan Saraf PCB

Sirkuit cetak khusus yang dibuat dengan berbagai perangkat pengaktif (atau neuron) dan berbagai perangkat sinaptik. Kredit: Sangheon Oh / Alam Nanoteknologi

Sekarang, peneliti UC San Diego telah mengembangkan perangkat berukuran nanometer yang dapat secara efisien melakukan fungsi aktivasi.

“Komputasi jaringan saraf dalam perangkat keras menjadi semakin tidak efisien karena model jaringan saraf menjadi lebih besar dan lebih kompleks,” kata Duygu Kuzum, profesor teknik listrik dan komputer di UC San Diego Jacobs School of Engineering. “Kami telah mengembangkan perangkat neuron buatan berskala nano yang unik yang menerapkan komputer ini dalam perangkat keras di area energi dan energi yang sangat efisien.”

Studi baru, dipimpin oleh Kuzum dan gelar Ph.D. Mahasiswa Sangheon Oh, dilakukan bekerja sama dengan DOE Energy Frontier Research Center yang dipimpin oleh profesor fisika UC San Diego Ivan Schuller, yang berfokus pada pengembangan implementasi perangkat keras jaringan saraf tiruan hemat energi.

Perangkat mengimplementasikan salah satu fungsi aktivasi yang paling banyak digunakan dalam pembentukan jaringan saraf yang disebut unit linier tersearah. Yang istimewa dari fitur ini adalah ia membutuhkan perangkat keras yang dapat mengalami perubahan ketahanan secara bertahap untuk bekerja. Dan itulah tepatnya yang para peneliti UC San Diego ciptakan untuk perangkat mereka – perangkat ini dapat secara bertahap berpindah dari kondisi isolasi ke konduktor, dan melakukannya dengan bantuan sedikit panas.

Array Perangkat Aktivasi

Serangkaian perangkat pengaktif (atau neuron). Kredit: Sangheon Oh / Alam Nanoteknologi

Perubahan inilah yang disebut transisi Mott. Itu dibuat dalam lapisan tipis nanometer vanadium dioksida. Di atas lapisan ini adalah pemanas kawat nano yang terbuat dari titanium dan emas. Ketika arus mengalir melalui kawat nano, lapisan vanadium dioksida memanas perlahan, menyebabkan lintasan lambat dan terkontrol dari isolator ke konduktor.

“Arsitektur perangkat ini sangat menarik dan inovatif,” kata Oh, yang merupakan penulis utama studi tersebut. Biasanya, material dalam transisi Mott mengalami perubahan mendadak dari isolator ke konduktor karena arus mengalir langsung melalui material, terangnya. “Dalam hal ini, kami melewatkan arus melalui kawat nano di atas material untuk memanaskannya dan menyebabkan perubahan resistansi yang sangat bertahap.”

Untuk mengimplementasikan perangkat tersebut, para peneliti pertama-tama membuat serangkaian perangkat yang disebut perangkat aktivasi (atau neuron) ini, bersama dengan serangkaian perangkat sinaptik. Mereka kemudian mengintegrasikan kedua matriks tersebut pada papan sirkuit tercetak khusus dan menghubungkannya bersama untuk membuat versi perangkat keras dari jaringan saraf.

Para peneliti menggunakan jaringan untuk mentransfer gambar – dalam hal ini, foto dari Perpustakaan Geisel di UC San Diego. Jaringan telah melakukan jenis transformasi gambar yang disebut deteksi batas, yang mengidentifikasi kontur atau tepi objek dalam gambar. Eksperimen ini menunjukkan bahwa sistem perangkat keras terintegrasi dapat melakukan operasi konvolusi yang penting untuk berbagai jenis jaringan neural dalam.

Para peneliti mengatakan bahwa teknologi tersebut dapat ditingkatkan lebih lanjut untuk membuat tugas-tugas lebih kompleks seperti pengenalan wajah dan objek di kendaraan otonom. Dengan minat dan kolaborasi dari industri, ini bisa terjadi, kata Kuzum.

“Sekarang, ini adalah bukti konsep,” kata Kuzum. “Ini adalah sistem kecil di mana kami hanya menumpuk satu lapisan sinapsis dengan satu lapisan aktivasi. Dengan menumpuk lebih banyak sinapsis bersama-sama, Anda dapat membuat sistem yang lebih kompleks untuk aplikasi yang berbeda.”

Referensi: “Saraf Aktivasi Mott Hemat Energi untuk Implementasi Perangkat Keras Jaringan Syaraf Penuh” oleh Sangheon Oh, Yuhan Shi, Javier del Valle, Pavel Salev, Yichen Lu, Zhisheng Huang, Yoav Kalcheim, Ivan K. Schuller dan Duygu Kuzum, pada 18 Maret 2021, Nanoteknologi Alam.
DOI: 10.1038 / s41565-021-00874-8

Pekerjaan ini telah didukung oleh Office of Naval Research, Samsung Electronics, National Science Foundation, National Institutes of Health, Qualcomm Fellowship, dan U.S. Department of Energy.

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Alat-alat baru dibutuhkan untuk mencegah pandemi penyakit tanaman

Mengamati penyakit tanaman dapat mengungkapkan keamanan pangan. Penyakit tanaman tidak berhenti di perbatasan negara, dan kilometer lautan juga tidak mencegah penyebarannya. Itulah mengapa pengawasan...

Ilmuwan Menjelajahi Tesla Roads Jangan Ambil – Dan Temukan Kekuatan Baru Berguna dalam Penemuan Centennial

Foto eksposur ganda Nikola Tesla pada bulan Desember 1899 duduk di laboratoriumnya di Colorado Springs di sebelah kaca pembesar generator tegangan tinggi sementara mesin...

Untuk Mempercepat Akses, Mikroskopi yang Sangat Dapat Diputar Meninggalkan “Di Bawah Kisi”

Contoh desain ubin yang digunakan pada ulat percobaan C. elegans. Mesin non-grid memberi model fleksibilitas sementara untuk dengan cepat memasuki lingkungan yang menyenangkan....

Lingkar Kuno Munculnya Tektonik Lempeng Data 3,6 Miliar Tahun Lalu – Peristiwa Penting untuk Memperkaya Kehidupan Bumi

Zirkonia yang dipelajari oleh tim peneliti, difoto menggunakan katodoluminesensi, memungkinkan tim untuk melihat bagian dalam kristal menggunakan mikroskop elektron khusus. Lingkar zirkon adalah...

Bisakah kita mengurangi kecanduan opioid? [Video]

Pada 2017, jutaan orang di seluruh dunia kecanduan opioid dan 115.000 meninggal karena overdosis. Opioid adalah obat penghilang rasa sakit paling manjur yang kita miliki,...

Newsletter

Subscribe to stay updated.