Računarski uređaj koji koristi sićušne magnetne vrtloge za obradu podataka je obučen da prepoznaje ručno pisane brojeve. Razvijen od strane istraživača RIKEN-a, uređaj pokazuje da bi minijaturni magnetni vrtlozi mogli biti korisni za realizaciju niskoenergetskih računarskih sistema inspirisanih mozgom.
Naš mozak sadrži složene mreže neurona koji prenose i obrađuju električne signale. Vještačke neuronske mreže imitiraju ovakvo ponašanje a posebno su vješte u zadacima kao što je prepoznavanje obrazaca.
Dok se pokreću na konvencionalnim silicijumskim čipovima, vještačke neuronske mreže troše mnogo energije. Zbog toga, istraživači razvijaju alternativne platforme koje su posebno dizajnirane za računarstvo inspirisano mozgom (pristup poznat kao neuromorfno računarstvo).
Novi neuromorfni uređaj koji su kreirali istraživači, uključujući Tomojukija Jokoučija iz RIKEN centra za nauku o opasnim materijama, oslanja se na vrstu vještačke neuronske mreže poznate kao računarski model rezervoara. Jedna od karakteristika ovog modela je njegova kratkoročna memorija – njegov izlaz zavisi od prošlih i sadašnjih ulaza u sistem.
Magnetni vrtlozi, poznati kao skirmioni, imaju ugrađen memorijski efekat. Njihova struktura i ponašanje odražavaju prethodnu izloženost magnetnim poljima.
Skirmioni takođe mogu da rade na niskoj energiji. “Još jedna prednost korišćenja skirmiona je ušteda energije, jer se skirmioni mogu kontrolisati korišćenjem veoma male gustine struje”, kaže Jokouči.
Da bi ubacili podatke u uređaj, istraživači su kodirali informacije u magnetno polje koje, kada je primijenjeno na skirmione, generiše napon. Ovakav izlazni napon zavisi od broja i veličine prisutnih skirmiona.
Istraživači su obučili uređaj koristeći više od 13.000 slika ručno ispisanih cifara od 0 do 9. Pretvorili su slike u magnetne ulazne signale i podesili uređaj tako da signali izlaznog napona predstavljaju tačnu cifru. Tim je zatim testirao uređaj koristeći još 5.000 slika i otkrio da može prepoznati brojeve sa oko 95% tačnosti – nadmašujući rivalske neuromorfne uređaje.
“Naš rad ukazuje na to da se nuromorfno računarstvo, koje štedi energiju, može realizovati korišćenjem skirmiona”, kaže Jokouči. Nalazi su objavljeni u časopisu Science Advances.
Tim se nada da će razviti sličan uređaj koji koristi električnu struju za svoj ulaz a ne magnetno polje, što bi trebalo da poboljša njegove performanse i dodatno smanji potrošnju energije. “Ako uspijemo, možda ćemo moći da demonstriramo složenije zadatke kao što su prepoznavanje govora i praćenje pokreta”, kaže Jokouči.
Izvor: techexplore.com
Članak objavljen u okviru aktivnosti projekta “Od ideje do proizvoda”, koji je podržalo Ministarstvo nauke i tehnološkog razvoja Crne Gore. V