Oamenii de ştiinţă au creat un nou tip de cip de inteligenţă artificială care copiază felul în care creierul uman reacţionează instinctiv, ignorând informaţiile de rutină şi trezindu-se la viaţă doar atunci când apare ceva neobişnuit. În teste pe date de electrocardiogramă, dispozitivul a depistat bătăile neregulate ale inimii cu o acurateţe de 98%, de două ori mai repede decât sistemele AI actuale şi folosind de 10.000 de ori mai puţine calcule – o abordare care ar putea reduce mult dependenţa inteligenţei artificiale de centrele de date mari consumatoare de energie, scrie Live Science.
Oamenii de ştiinţă au dezvoltat un nou tip de cip de inteligenţă artificială (AI) care imită capacitatea creierului uman de a reacţiona instinctiv, prin comenzi motorii rapide.
Inspirat din cerebel – partea creierului care ajută la coordonarea echilibrului şi la controlul fin al muşchilor –, cipul este proiectat să ignore informaţiile de rutină şi să reacţioneze doar la evenimentele neaşteptate.
În teste simulate, folosind date de electrocardiogramă (ECG), dispozitivul a depistat bătăile neregulate ale inimii (aritmiile) într-o cincime dintr-o bătaie de inimă şi cu o acurateţe de 98%, susţin cercetătorii – de două ori mai repede decât sistemele AI obişnuite. Echipa şi-a publicat concluziile pe 10 iulie în revista Nature Communications.
Dispozitivul ar putea deschide drumul spre sisteme AI foarte reactive şi cu consum redus de energie, capabile să identifice şi să răspundă la evenimente neobişnuite fără a depinde de resursele uriaşe de calcul ale centrelor de date – de la aparate de monitorizare a sănătăţii care funcţionează permanent, până la maşini autonome şi roboţi.
O nouă abordare a „calculului neuromorfic”
Arhitectura de calculator inspirată din creierul uman se numeşte calcul neuromorfic. Mulţi cercetători o consideră cheia dezvoltării unor sisteme AI mai avansate şi mai eficiente, tocmai pentru că imită mai fidel modul în care se activează neuronii din creierul uman.
În loc să proceseze toate informaţiile primite cu aceeaşi intensitate, circuitele biologice ale creierului dau prioritate semnalelor importante şi filtrează zgomotul de fond obişnuit, ceea ce îl ajută să economisească energie.
Cele mai multe abordări neuromorfice se concentrează pe cerebrum, cea mai mare parte a creierului uman şi „centrul gândirii”. În noul studiu, oamenii de ştiinţă s-au orientat însă spre cerebel, o regiune mai mică, responsabilă de coordonare şi de deprinderile motorii instinctive – acele lucruri pe care le facem fără să ne gândim prea mult.
Circuitele neuronale din cerebel conţin semnale excitatoare şi inhibitoare care se află în competiţie şi care, în mod normal, se echilibrează reciproc. Când se întâmplă ceva neaşteptat, echilibrul se schimbă şi îi semnalează creierului că trebuie să reacţioneze.
Tocmai de aceea, cerebelul este un candidat ideal şi încă neexploatat pentru sistemele AI neuromorfice, spune unul dintre coautorii studiului, Mark Hersam, profesor de ştiinţa materialelor şi inginerie la Universitatea Northwestern.
„Cerebelul este excelent la a ignora ceea ce este aşteptat şi la a-şi rezerva resursele pentru a reacţiona la neaşteptat”, a declarat Hersam într-un comunicat. „Această abordare se traduce, în cele din urmă, printr-un consum mai mic de energie”.
Memorie şi procesare, contopite
Deşi inteligenţa artificială actuală se pricepe extraordinar de bine să recunoască tipare, ea consumă cantităţi enorme de putere de calcul analizând în permanenţă fluxuri de date.
Una dintre limitări ţine chiar de hardware. Procesarea informaţiei presupune mutarea datelor înainte şi înapoi între componente separate – cea de memorie şi cea de procesare –, ceea ce provoacă o întârziere cunoscută drept „gâtuirea von Neumann” (von Neumann bottleneck).
Noul dispozitiv integrează memoria şi procesarea într-o singură componentă, numită memtranzistor (un cuvânt format din „memorie” şi „tranzistor”), ceea ce îi permite să mute datele mult mai repede şi mai eficient.
Memtranzistorul este fabricat dintr-un semiconductor extrem de subţire, la nivel atomic, numit disulfură de molibden, care formează un canal între doi electrozi. Unul dintre electrozi atinge direct semiconductorul, în timp ce celălalt stă parţial deasupra lui, separat printr-un strat izolator subţire.
Această asimetrie schimbă modul în care curentul electric trece prin dispozitiv, permiţându-i să comute între modurile „excitator” şi „inhibitor” atunci când se inversează sensul tensiunii, explică cercetătorii în studiu.
„Stratul de ieşire” al reţelelor neuronale cu impulsuri
Dispozitivul este conceput să formeze nucleul stratului de ieşire al unei reţele neuronale mai mari, de tip spiking (cu impulsuri), a explicat Hersam într-un e-mail pentru Live Science.
Reţelele neuronale cu impulsuri (SNN) sunt un tip de reţea care procesează informaţia sub forma unei serii de impulsuri electrice, imitând modul în care semnalele trec de la un neuron la altul.
Pentru studiu, cercetătorii au măsurat cum răspund memtranzistorii individuali la impulsuri electrice repetate, iar apoi au folosit rezultatele pentru a simula o reţea formată din mai multe astfel de dispozitive, capabilă să distingă tiparele ECG normale de aritmii.
Ulterior, au introdus aceleaşi date ECG atât în reţeaua de memtranzistori inspirată din cerebel, cât şi într-un model standard de tip transformer – arhitectura AI care stă la baza marilor modele lingvistice (LLM) – şi au comparat cât de repede şi cât de eficient detecta fiecare o aritmie. Sistemul inspirat din cerebel a fost de peste două ori mai rapid şi a avut nevoie de aproximativ 10.000 de ori mai puţine calcule, potrivit echipei.
Hersam a precizat că aceste rezultate ar trebui să se traducă într-un hardware mai rapid şi mai eficient din punct de vedere energetic, deşi a adăugat că performanţa în lumea reală va depinde de viteza şi dimensiunea dispozitivelor.
„Nu am adus memtranzistorii la nivelul cipurilor comerciale din siliciu, dar, în principiu, materialele 2D şi memtranzistorii pot fi scalaţi până la dimensiuni şi viteze de funcţionare comparabile”, a precizat el pentru Live Science.
AI mai eficient „la margine”
Hersam a explicat că noul dispozitiv este deosebit de potrivit pentru situaţiile în care e nevoie de o reacţie rapidă cu un consum minim de energie.
„Un exemplu ar putea fi edge computing (calculul la marginea reţelei) sau cazurile în care accesul la cloud nu este disponibil ori nu este dorit din cauza caracterului sensibil al datelor”, a adăugat el.
Un beneficiu uriaş al acestei tehnologii este că ar putea reduce drastic dependenţa AI de centrele de date.
Potrivit Agenţiei Internaţionale a Energiei, cererea globală de electricitate a centrelor de date ar putea ajunge la aproximativ 945 de terawaţi-oră până în 2030 – puţin peste consumul total de electricitate al Japoniei –, în mare parte din cauza inteligenţei artificiale. Un terawatt-oră echivalează cu 1.000 de miliarde de watt-oră – suficient pentru a alimenta continuu un bec de 60 de waţi timp de 1,9 milioane de ani.
O eventuală reţea viitoare bazată pe memtranzistori ar putea permite roboţilor, vehiculelor autonome şi sistemelor de securitate cibernetică să funcţioneze permanent, cu consum redus, prelucrând datele local şi reacţionând doar atunci când detectează un eveniment neaşteptat şi potenţial periculos, spun cercetătorii.
„Inteligenţa artificială folosită în prezent în securitatea cibernetică şi în vehiculele autonome se bazează pe puterea uriaşă de calcul a centrelor de date sau a unei infrastructuri proprii de GPU-uri şi CPU-uri”, a explicat Hersam pentru Live Science. „În schimb, abordarea noastră promite un consum redus de energie prin simplificarea numărului total de operaţiuni necesare... (Aceasta) nu este o îmbunătăţire incrementală a performanţei, ci un mod fundamental diferit de a detecta anomaliile”.
Următoarea etapă a cercetării se va concentra pe imitarea capacităţii cerebelului de a se adapta la ceea ce devine previzibil – mai exact, pe felul în care creierul uman încetează să mai trateze anumite evenimente drept unice sau neaşteptate atunci când le întâlneşte de mai multe ori.