Analogowy przełom w obliczeniach sztucznej inteligencji. Oporniki protonowe mogą odmienić świat technologii
Zespół naukowców z Massachusetts Institute of Technology (via Science.org) pracuje obecnie nad nowym projektem rezystora sprzętowego, który wedle obecnych przesłanek znajdzie zastosowanie w następnej erze skalowania elektroniki. Zwłaszcza jeśli idzie o kwestie przetwarzania informacji w myśl uczenia maszynowego oraz sieci neuronowych. Ich programowalne oporniki protonowe powstają bowiem w celu przyspieszenia działania sieci sztucznych inteligencji poprzez naśladowanie ludzkich neuronów i wzajemnie połączonych synaps… przy jednoczesnym przyspieszeniu ich działania nawet o milion razy.
Czytaj też: Gromada galaktyk zadziwia astronomów i komputery. Trudno wyjaśnić dokonane odkrycia
W praktyce te protonowe oporniki stawiają opór uporządkowanemu ruchowi elektronów (ujemnie naładowanych cząstek) przy przepływie prądu. Zapewnia to dwie główne zalety. Po pierwsze, poprzez programowanie oporników dane wymagane do szkolenia są implementowane właśnie w nich, co rozwiązuje problem bardzo energożernego przesyłu danych. Dodatkowo te procesory analogowe są zbudowane w formie matrycy, dzięki czemu (podobnie jak w GPU) wszystkie obliczenia odbywają się jednocześnie (równolegle).
Czytaj też: Kubity to już przeszłość. Rewolucję mają przynieść cyfry kwantowe
Co być może najważniejsze w tego typu projektach, propozycja z MIT jest w stanie działać w temperaturze pokojowej i pozwala modulować napięcie, co jest wymaganą cechą w każdym nowoczesnym układzie scalonym, jako że pozwala zwiększać lub zmniejszać napięcie wejściowe zależnie od konkretnych obciążeń.
Mamy nadzieję, że na prototypach i opracowaniach się nie skończy, bo ponoć te dokładnie rezystory są milion razy szybsze niż projekty poprzedniej generacji, dzięki m.in. temu, że są zbudowane z fosfokrzemianowego szkła (PSG), czyli nieorganicznego materiału, którego można wprowadzić do istniejących metod produkcyjnych tradycyjnych układów krzemowych.
