脳のようなコンピューターの大きなブレークスルー

ENGINEERINGNET.BE – コンピュータ、データセンター、その他の電子機器は、膨大な量のエネルギーを使用しています。 そのエネルギー需要を満たすには、巨大な風力発電所が必要です。 しかし、Christian Nijhuis 教授によると、電子機器の効率化にも注意を向けることができます。

「私たちの脳は、私たちが知っている中で最も効率的なコンピューターです。 最も効率的なコンピューターよりも 1 万分の 1 のエネルギーしか消費しません」と Nijhuis 氏は言います。

これは、私たちの脳が非常に異なる方法でデータを処理するためです。 コンピューターが 0 と 1 のバイナリ情報ストリームを処理する場合、私たちの脳は時間依存のパルスによって同様に機能します。

「私たちの脳は、すべての感覚からの何百万もの神経細胞からの情報を処理します。 従来の電子機器とは対照的に、パルスが通過する脳細胞とシナプスのみを使用します」と Nijhuis 氏は言います。

エネルギーはパルス中にのみ消費されるため、脳は同時に大量のデータをより効率的に処理できます。

Nijhuis 氏と彼のチームが開発した分子は、ディープラーニングに必要なすべてのブール論理ゲートを実行できます。 研究者は、AI 用のソフトウェアの分野で大きな進歩を遂げていますが、これらの分子は現在、AI 用のハードウェアにも近づきつつあります。

分子レベルでシナプスの動的挙動を模倣するために、研究者は高速電子移動と拡散によって制限される低速陽子結合を組み合わせました。 これは、脳内のニューロンからの神経伝達物質の急速なパルスと遅い取り込みに似ています.

分子は、パルスの強度と持続時間を調整できます。 そうすることで、彼らは古典的条件付けの一形態を示しています。 分子は、以前に受けた刺激にその行動を適応させます。 将来的には、このような分子は光などの他の刺激にも反応する可能性があります。

このブレークスルーにより、新しい範囲の適応可能で再構成可能なシステムの開発が可能になります。 これらは、人工ニューラルネットワークを簡素化する新しい多機能適応システムにつながる可能性があります。

Nijhuis: 「これにより、電子機器のエネルギー消費が大幅に削減されます。」 光に敏感な、または他の分子を検出できる多機能分子は、新しいタイプのニューラル ネットワークまたはセンサーにつながる可能性があります。

この研究は、リムリック大学とセントラル フロリダ大学にある Science Foundation Ireland Research Center for Pharmaceuticals と共同で実施されました。