Um processador neural analógico que simula com mais precisão o trabalho do cérebro humano é apresentado

Rain Neuromorphics concluiu um projeto de processador digital que mais se assemelha ao cérebro humano. O chip contém 10 mil neurônios digitais e será lançado com tecnologia de processo de 180 nm. Ampliar e reduzir as normas de tecnologia ajudará a criar uma solução para problemas de inteligência artificial com consumo extremamente baixo e funções cognitivas poderosas.

A imagem ampliada mostra neurônios digitais, entradas e saídas são marcadas em cores diferentes. Fonte da imagem: Rain Neuromorphics

Como você sabe, o cérebro humano é uma rede neural de aproximadamente 90 bilhões de neurônios. A entrada de cada neurônio é um conjunto de “cabelos” chamados dendritos. Um potencial (pulso de voltagem) se propaga através deles, o que faz o neurônio reagir de uma forma ou de outra. Para que um neurônio responda, uma soma média dos potenciais de todos os sinais de muitos dendritos é necessária, o que torna o cérebro um “computador analógico”.

A resposta de um neurônio também é representada por um potencial de ação, mas se espalha ao longo de outros “fios de cabelo” nervosos – os axônios. Como regra, os neurônios têm um axônio (saída), que termina com uma sinapse – o local de interação com os dendritos de outros neurônios, se falarmos sobre o cérebro. Uma sinapse é uma transição sem contato de um axônio para um dendrito, a interação entre os quais já é uma reação química, e não um sinal elétrico. Porém, mais adiante no dendrito, um impulso elétrico será executado novamente.

Um exemplo da estrutura do tecido nervoso do cérebro

Em um chip, a química do cérebro é difícil ou impossível de replicar. Portanto, a imitação será sempre condicional e o chip Rain Neuromorphics não é exceção a esse respeito. Mas, por outro lado, houve progresso em termos da reprodução dos dendritos. Muitos dendritos (entradas de outros neurônios digitais) são conectados a cada axônio de um neurônio digital, o que reflete de forma mais completa a estrutura do cérebro hoje. Ao mesmo tempo, as sinapses são formadas na junção de dendritos e axônios, mas elas, é claro, representam mais o contato elétrico do que o químico.

A reprodução dos axônios é proposta por um método original. Rain Neuromorphics tomou os canais verticais criados pela memória 3D NAND como um modelo, mas em vez de memória flash (portas), eles revestiram os canais dos axônios com um material que cria uma junção ReRAM no ponto de contato com o dendrito. Assim, a sinapse na solução proposta é uma junção resistiva que controla o pulso de tensão na entrada do neurônio. Além disso, os dendritos conectam axônios a neurônios de maneira aleatória, muito parecido com o cérebro humano antes do aprendizado.

Axônios-colunas com links-dendritos transversais aleatórios. Fonte da imagem: Rain Neuromorphics

Claro, em relação à litografia de semicondutores, não pode haver nenhuma questão de acidente. Conexões aleatórias não são aleatórias, mas criadas com um olho em um determinado algoritmo. A tarefa é criar as chamadas matrizes esparsas, que no processo de treinamento subsequente criarão uma rede neural. Mas isso está muito próximo de como as conexões são feitas entre os neurônios no cérebro.

De acordo com os desenvolvedores, os primeiros chips serão capazes de fornecer 125 milhões de parâmetros INT8 para processamento de visão, fala, linguagem natural e recomendações, consumindo menos de 50 watts. A empresa espera que as amostras estejam disponíveis em 2024 com silício pronto para fornecimento comercial em 2025. Leia mais sobre desenvolvimento no site EE Times.