Ricercatori IBM stanno sviluppando una architettura basata sul cervello umano

Ricercatori IBM stanno sviluppando una architettura basata sul cervello umano
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I ricercatori IBM stanno sviluppando una nuova architettura per computer, capace di gestire un eventuale aumento di dati dovuti all'intelligenza artificiale. I loro progetti attingono a meccaniche dal cervello umano e superano significativamente i computer convenzionali nei test comparativi. Scopriamo di cosa si tratta.

I computer di oggi sono basati sull'architettura von Neumann, sviluppata negli anni '40. I sistemi di calcolo Von Neumann sono dotati di un processore centrale, una unità di memoria, dispositivi di archiviazione, e di input e output. Gli autori di questo studio propongono dei computer che lavorino con un'unità di elaborazione e memoria coesistenti, al contrario di quanto avviene nei computer convenzionali. Abu Sebastian, uno degli autori, ha spiegato che l'esecuzione di alcune operazioni computazionali nella memoria del computer aumenterebbe l'efficienza del sistema e risparmierebbe energia.

"Se guardi gli esseri umani, funzioniamo con 20-30 watt di potenza, mentre l'AI oggi si basa su supercomputer che funzionano a kilowatt o megawatt di potenza", ha detto Sebastian. "Nel cervello, le sinapsi sono il luogo in cui avviene sia il calcolo che l'archiviazione delle informazioni: in una nuova architettura, andando oltre Von Neumann, la memoria deve svolgere un ruolo più attivo nell'informatica".
Sono state proposte tre varianti di architetture basate sul cervello umano: una di queste fa riferimento all'utilizzo di una memoria a cambiamento di fase, o PCM, per accelerare il processo di apprendimento del Deep neural networks.
La memoria a cambiamento di fase è un dispositivo di memoria su scala nanometrica costituito da composti di Germanio (Ge), Tellurio (Te) e Antimonio (Sb) inseriti tra gli elettrodi. Questi composti manifestano proprietà elettriche diverse a seconda della loro disposizione atomica. Ad esempio, in una disposizione disordinata, questi materiali mostrano un'elevata resistività, mentre in una fase cristallina mostrano una bassa resistività.

Applicando impulsi elettrici, i ricercatori hanno modulato la disposizione del materiale nelle fasi cristalline e amorfe in modo che i dispositivi di memoria a cambiamento di fase potessero supportare un continuum di resistenza o conduttanza elettrica. Questa memoria analogica è molto più vicina alle sinapsi biologiche non binarie e consente di memorizzare più informazioni in un singolo dispositivo in scala nanometrica.

i ricercatori IBM hanno riscontrato risultati sorprendenti nei loro studi comparativi sull'efficienza di questi sistemi. "Ci siamo sempre aspettati che questi sistemi fossero molto migliori dei sistemi di calcolo convenzionali in alcune attività, ma siamo rimasti sorpresi dall'efficienza ancora migliore di alcuni di questi".

FONTE: phys
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