IBM самые приверженные сторонники когнитивных вычислений: в свое время именно они создали первую в мире когнитивную систему Watson. В 2011 году Watson дебютировал на одной телевизионной викторине. Несмотря на отсутствие подключения к интернету, Watson одержал победу, выиграв состязание с двумя живыми людьми. Призом был $1 миллион.
«Когнитивные системы имеют возможность обучаться и устанавливать причинно-следственные связи. Вместо того, чтобы быть явно запрограммированными человеком под определенные ситуации, они сами подстраиваются под изменяющуюся окружающую среду и действуют, исходя из набранного опыта», —говорится в статье IBM.
В прошлом году в IBM реализовали сеть, состоящую из 48 миллионов подключений, которая по мощности оказалась примерно равной крысиному мозгу. Ранее в этом году был совершен прорыв в технологии памяти с изменяющимся фазовым состоянием (PCM), она стала значительно быстрее, приблизившись еще на ступень к показателям человеческого мозга.
«Данный прорыв станет огромным шагом в развитии электроэффективных, максимально плотно интегрированных нейроморфных технологий, которые будут применяться для всех когнитивных приложений», — заявляют ученые.
Ученые из IBM спроектировали искусственный нейрон из материалов с изменяющимся фазовым состоянием, среди которых германий, теллур и сурьма. Эти материалы поддерживают два состояния: аморфное и кристаллическое. По сути это те же материалы, что сделали возможной технологию хранения данных на оптических дисках.
Искусственные нейроны, основанные на изменении фазового состояния, могут выполнять сложные расчеты и быстро обучаться, используя небольшое количество энергии, как человеческий мозг. Искусственные нейроны эффективно реагируют на электрические импульсы, мгновенно кристаллизуясь. Это похоже на то, что в неврологии называют «integrate-and-fire», когда животное моментально реагирует на раздражитель, например, на прикосновение горячего предмета.
Проведены первые операции по трансплантации нейронных сетей
Идеи
За время своего существования эти нейроны подвергнутся миллионам циклам переключений, что означает годы постоянных обновлений с частотой 100Hz. Обновление каждого нейрона требует менее чем пять пикоджоулей энергии и средней мощности в 120 микроватт.
Все это максимально уменьшит потребляемую энергию и площади, требуемые вычислительным системам. Колонии нейронов со случайным изменением фазового состояния в купе с другими наноустройствами (например, искусственными синапсами) могут стать ключом к новому поколению максимально плотных и мощных нейроморфных вычислительных систем.