Neuron nhân tạo - tương lai AI siêu tiết kiệm năng lượng

3 giờ trướcBài gốc

Các nhà nghiên cứu tại Trường Kỹ thuật Viterbi của Đại học Nam California (USC) vừa công bố chế tạo thành công các neuron nhân tạo có khả năng mô phỏng vật lý quá trình điện-hóa học của tế bào thần kinh thật trong bộ não.

Khác với các bộ xử lý số hoặc những chip mô phỏng thần kinh silicon hiện nay vốn chỉ dừng lại ở mức chạy các thuật toán, neuron thần kinh nhân tạo (tế bào thần kinh nhân tạo) tái tạo vật lý các cơ chế tương tự hệ thần kinh sinh học, mở ra tiềm năng cực lớn cho lĩnh vực neuromorphic (máy tính mô phỏng não) và có thể rút ngắn khoảng cách tiến tới trí tuệ nhân tạo phổ quát (AGI).

Cấu tạo then chốt của phát minh này là việc sử dụng "bộ nhớ khuếch tán" - diffusive memristor. Trong khi điện tử học truyền thống vận hành dựa trên dòng chảy của electron, bộ nhớ khuếch tán này lại sử dụng sự di chuyển của các nguyên tử (ion). Quá trình ở cấp độ nguyên tử này cho phép các neuron nhân tạo hoạt động gần giống với neuron sinh học hơn, mang lại hiệu suất năng lượng cao hơn.

Nguyên mẫu chip neuron nhân tạo trong phòng thí nghiệm USC.

Trong não bộ, các tín hiệu điện được chuyển đổi thành tín hiệu hóa học (dưới dạng các ion như kali, natri hoặc canxi) tại khe hở synapse (khoảng trống siêu nhỏ nằm giữa hai tế bào thần kinh hoặc giữa tế bào thần kinh và tế bào cơ) để truyền thông tin. Sau đó, các tín hiệu này được chuyển đổi lại thành tín hiệu điện trong tế bào thần kinh tiếp theo. Mô hình sinh học phức tạp này đã được nhóm nghiên cứu mô phỏng một cách trung thực bằng cách sử dụng ion bạc trong oxit để tạo ra xung điện, mô phỏng động lực học và chuyển động của ion.

Đại diện nhóm nghiên cứu, Giáo sư Yang giải thích rằng mặc dù ion bạc không hoàn toàn giống các ion sinh học, nhưng vật lý chi phối chuyển động và động lực học của ion lại rất tương đồng. Việc chọn động lực ion để xây dựng các hệ thống thông minh nhân tạo là có chủ đích, bởi lẽ bộ não người chính là "cỗ máy" thông minh và hiệu quả nhất. Ông nhấn mạnh rằng vấn đề hiện tại của các hệ thống máy tính không phải là chúng không đủ mạnh, mà là chúng không đủ hiệu quả về năng lượng. Điều này đặc biệt nghiêm trọng khi các mô hình học máy và AI lớn đang ngốn một lượng điện năng không bền vững.

So với các giải pháp điện toán dựa trên electron vốn ưu tiên tốc độ tuyệt đối, ion là môi trường tốt hơn để thể hiện các nguyên tắc hoạt động của bộ não. Khoa học chứng minh não học bằng cách di chuyển các ion qua màng tế bào, đạt được khả năng học tập thích ứng và tiết kiệm năng lượng trực tiếp bằng phần cứng. Đơn cử, một đứa trẻ có thể học nhận dạng chữ viết tay chỉ sau vài lần nhìn, trong khi một máy tính cần tới hàng ngàn mẫu dữ liệu. Đáng chú ý hơn, bộ não người đạt được khả năng học tập đáng kinh ngạc đó chỉ tốn khoảng 20W điện năng, cực kỳ tiết kiệm so với mức tiêu thụ hàng megawatt mà các siêu máy tính hiện đại yêu cầu.

Về mặt kích thước, sự đổi mới này mang lại một lợi thế đáng kể. Trong khi các thiết kế thông thường yêu cầu hàng chục đến hàng trăm bóng bán dẫn cho mỗi neuron, thiết bị mới chỉ cần diện tích tương đương một bóng bán dẫn duy nhất cho mỗi neuron nhân tạo. Điều này có thể giúp giảm kích thước và tiêu thụ năng lượng của chip xuống nhiều bậc, tạo ra một con đường bền vững hơn cho tương lai của AI.

Hiện tại, ion bạc được sử dụng trong thử nghiệm chưa hoàn toàn tương thích với quy trình sản xuất bán dẫn thông thường, vì vậy nhóm nghiên cứu cần phải tiếp tục khám phá các loại ion thay thế. Dẫu vậy, nghiên cứu đã đánh dấu một bước đi đáng kể trong việc đưa phần cứng máy tính gần hơn với cấu trúc và hoạt động của bộ não con người. Thiết bị neuron nhân tạo với kích thước nhỏ và tiêu thụ năng lượng thấp hứa hẹn mở ra kỷ nguyên mới cho điện toán thần kinh và AI hiệu quả - trong khi cũng đặt ra hướng đi để hiểu sâu hơn về trí thông minh sinh học.

Quỳnh Lâm

Theo Tin dịch

Nguồn DNSG : https://doanhnhansaigon.vn/neuron-nhan-tao-tuong-lai-ai-sieu-tiet-kiem-nang-luong-328299.html