Neurony są zasilane danymi i współpracują w celu rozwiązania problemu. Tych może być wiele, choćby z zakresu rozpoznawania twarzy czy wyszukiwania konkretnych wzorów. Sieć neuronowa wielokrotnie dostosowuje synapsy, czyli połączenia między neuronami. Z czasem sieć odkrywa, które wzorce są najlepiej dopasowane pod kątem znajdowania rozwiązań wybranych problemów. Na ostatnim etapie przyjmuje te wzorce jako domyślne, co przebiega podobnie jak proces uczenia w naszych mózgach.
Czytaj też: Naukowcy nauczyli neurony grać w Ponga. Przełom czy już “zabawa w Boga”?
Neuromorficzne interfejsy, czyli takie, które wykorzystują elektronikę do naśladowania biologicznych procesów, są ograniczone pod względem złożoności i szybkości działania. O ile biologiczne neurony mogą posiadać dziesiątki tysięcy synaps, tak neuromorficzne układy słabo radzą sobie z łączeniem kilku sztucznych neuronów. Jedno z rozwiązań tego problemu zakłada, że pojedynczy kanał danych może przenosić wiele sygnałów jednocześnie. Niestety, gdy układy stają się coraz większe i bardziej skomplikowane, obliczenia mogą stracić dotychczasową prędkość.
Z tego względu naukowcy zbadali możliwość wykorzystania optycznych nadajników i odbiorników do łączenia neuronów. Tzw. falowody mogą połączyć każdy neuron z tysiącami innych i to z prędkością światła. Autorzy nowych badań w tej sprawie opracowali hybrydowy układ, w którym sygnały wyjściowe z każdego detektora zostały przekształcone w ultraszybkie impulsy elektryczne o długości około 2 pikosekund. Każdy z tych sygnałów składał się z pojedynczego fluksonu w sieci nadprzewodzących urządzeń do interferencji kwantowej (SQUID). Te ostatnie wykorzystują efekt Josephsona. Gdy prąd przechodzący przez złącze przekroczy pewną wartość, sieć nadprzewodzących urządzeń do interferencji kwantowej zaczyna wytwarzać fluksony.
Synapsy to miejsca przekazywania informacji między neuronami
Te gromadzą się jako prąd w pętli nadprzewodzącej SQUID. Zapewnia on zapis tego, ile razy neuron wygenerował skok. Członkowie zespołu zintegrowali detektor fotonów ze złączem, tworząc nadprzewodzącą synapsę. Okazała się ona naprawdę wydajna: zużywała mniej więcej 0,3% energii wykorzystywanej przez przez biologiczne układy, działając przy tym nawet 30 000 razy szybciej.
Czytaj też: 70 bilionów klatek na sekundę. Tyle potrzeba, by zobaczyć impulsy wysyłane przez neurony
Zaskakujące było to, że całkiem łatwo było doprowadzić obwody do działania. Produkcja i eksperymenty zajęły sporo czasu w fazie projektowania, ale obwody faktycznie działały za pierwszym razem, gdy je wyprodukowaliśmy. To dobrze wróży przyszłej skalowalności takich układów. […] Istnieją jeszcze duże wyzwania, ale jeśli uda nam się zintegrować tę ostatnią część, istnieje wiele powodów, aby myśleć, że rezultatem może być platforma obliczeniowa dla sztucznej inteligencji o ogromnej mocy. podsumowuje Jeffrey Shainline z NIST
