ИИ чип

Ионы водорода позволили создать новые нейроморфные ИИ-чипы

Физики разработали новую архитектуру нейроморфных чипов. В ней перемещение ионов водорода используется для имитации работы синапсов мозга. Сообщается, что это решает проблему перегрева и медленной обработки данных в традиционных чипах для ИИ.
Автор Наука Mail
Чип для ИИ
Традиционные компьютеры разделяют блоки вычислений и памяти. При работе с нейросетями это приводит к задержкам и гигантскому расходу энергии.Источник: Unsplash

Ученые из южнокорейского института DGIST создали нейроморфный чип, который имитирует работу человеческого мозга с помощью миграции ионов водорода. Это важный шаг к созданию энергоэффективного ИИ. Статья об открытии опубликована в журнале ACS Applied Materials & Interfaces.

Проблема современного ИИ

Традиционные компьютеры разделяют блоки вычислений и памяти. При работе с нейросетями это приводит к задержкам и гигантскому расходу энергии. Будущее ИИ зависит от нейроморфных процессоров — чипов, которые, подобно нейронам мозга, способны одновременно хранить данные и производить вычисления.

Разработанное недавно устройство искусственного интеллекта на основе водорода стабильно смогло совершить более 10 000 повторяющихся операций и сохранило свое состояние памяти в неизменном виде даже после длительного хранения. Кроме того, было продемонстрировано, что функции обучения и памяти, аналогичные тем, которые работают в синапсах человеческого мозга, можно успешно реализовать в этом устройстве благодаря его постепенно изменяющейся проводимости.

ИИ чип
Принцип работы нового водородного ИИ-чипаИсточник: ACS Applied Materials & Interfaces

До сих пор подобные чипы создавались на основе миграции дефектов кислорода. Команда под руководством Ли Хен Джуна смогла точно электрически контролировать миграцию атомов водорода между слоями полупроводника. Это открытие прокладывает путь к созданию маломощных и высокопроизводительных ИИ-устройств будущего.

Ранее китайские ученые создали самые маленькие и энергоэффективные в мире нанотранзисторы для ИИ-чипов.