Ľudský mozog patrí medzi najefektívnejšie počítače, aké kedy existovali. Pri vykonávaní extrémne zložitých úloh spotrebuje len asi 20 wattov energie, čo je porovnateľné s výkonom starej žiarovky. Súčasné počítačové architektúry sú oproti tomu skutočnými žrútmi elektriny. Práve preto sa vedci po celom svete snažia priblížiť stroje fungovaniu tohto biologického zázraku.
Téma je o to naliehavejšia, keďže umelá inteligencia spotrebuje obrovské množstvo energie. Podľa odhadov sa do konca tejto dekády spotreba dátových centier zaoberajúcich sa AI dokonca zdvojnásobí. Riešením by mohlo byť neuromorfné výpočtové prostredie, ktoré sa snaží napodobniť biologické neurónové siete priamo na úrovni hardvéru, nielen v softvéri.
Tradičné počítače pracujú s tranzistormi, ktoré fungujú ako maličké elektronické spínače. Pamäť a samotné spracovanie informácií sú však v moderných čipoch oddelené, takže dáta neustále musia putovať medzi nimi. Tento presun spomaľuje celý systém a zbytočne spotrebúva energiu. Mozog tento problém rieši elegantnejšie a omnoho úspornejšie.
Namiesto fyzického oddelenia pamäte a procesoru využíva mozog synapsie, čiže spojenia medzi jednotlivými neurónmi. Tie zvládajú obe úlohy súčasne, čím šetria čas aj energiu. Tím vedkyne Suchi Guha z University of Missouri sa preto zameral na vývoj organických tranzistorov, ktoré dokážu pracovať podobne ako biologické synapsie v mozgu.
V rámci výskumu testovali vedci viacero organických materiálov, ktoré na prvý pohľad vyzerali takmer identicky. Po zostavení do synaptických tranzistorov však vykazovali úplne odlišný výkon. Kľúčovým faktorom sa ukázalo byť rozhranie medzi polovodičom a izolačnou vrstvou. Aj malé štrukturálne rozdiely v tejto vrstve mali na celkové fungovanie obrovský vplyv.
Mohlo by vás zaujímať:
- Koniec éry fosílnych palív? Svet hľadá reálnu cestu k ukončeniu závislosti od ropy
- TIP na FILM: Our Living World – Príroda ako jeden prepojený systém
- ChatGPT si zapamätá vašu tvár. Existuje dôvod na obavy?
Výsledky výskumu publikované v časopise ACS Applied Electronic Materials poskytujú ostatným vedcom dôležité vodítko pri tvorbe efektívnejšieho neuromorfného hardvéru. Ak sa táto technológia presadí v praxi, vznikne nová generácia umelej inteligencie. Tá by sa mala učiť rýchlejšie, spotrebúvať podstatne menej energie a vynikať pri úlohách ako rozpoznávanie vzorov či rozhodovanie.
Zdroj: TechXplore
