Физики из Нидерландов и Южной Кореи разработали искусственный синапс, который функционирует аналогично естественным. Напомним, что естественные синапсы используют простую соленую воду для «вычислений».
Естественный синапс — это контактное место между нейроном и клеткой-эффектором (например, мышечной клеткой), принимающей сигнал. Искусственный синапс пока имитирует только механику работы естественного.
Устройство, описанное в статье в PNAS, представляет собой микроканал конической формы, через который мигрируют ионы раствора под действием электрического импульса. Это изменение заряда по обе стороны канала достоверно имитирует базовый механизм передачи нервных сигналов.
Однако, это имитация не идеальна. Во-первых, искусственный синапс работает медленно: частота передачи сигналов составляет 1,7 в минуту. Во-вторых, он значительно крупнее биологических синапсов: размеры конуса — 150 на 200 микрометров, что в сотни раз больше диаметра биологического синапса (1-2 микрометра).
Несмотря на это, первый транзистор был в 200 миллионов раз больше современных, так что прогресс возможен. Современные транзисторы уже в десятки тысяч раз меньше корейско-голландского устройства, что вызывает вопросы о значимости исследования. Простое оправдание — перспективы создания биологически совместимой вычислительной техники. Устройство потенциально может обмениваться сигналами с нейронами и работать в естественной среде.
Однако применимость биоморфных технологий намного шире. Классический компьютер, построенный на транзисторах по архитектуре фон Неймана, имеет ряд ограничений: транзистор имеет всего три контакта и требует множества транзисторов для выполнения сложных задач, что ведет к увеличению энергопотребления и нагрева.
Миниатюризация помогла, но современные кремниевые транзисторы почти достигли физического предела уменьшения. Задачи в транзисторных цепях выполняются линейно, что замедляет вычисления. Транзисторы не могут запоминать информацию, что требует внешней памяти и увеличивает энергозатраты.
Например, каждый запрос в ChatGPT потребляет около 2,5 киловатт-часа, а суммарное энергопотребление эквивалентно энергопотреблению города с населением 17 тысяч человек. На охлаждение тратится 2000 тонн воды в год.
С ростом популярности нейросетей их энергопотребление также увеличится. По прогнозам, к 2027 году их потребности будут равны энергопотреблению Нидерландов или Аргентины.
Для создания автономных роботов с интеллектом уровня ChatGPT традиционные технологии не подойдут из-за габаритов и объема запросов. Число нейронов у взрослого человека лишь вдвое меньше, чем искусственных нейронов у ChatGPT, но мозг потребляет всего 0,1 киловатт-часа в сутки, что в 83 раза меньше, чем один запрос нейросети.
Разница объясняется конструкцией человеческих нейронов, имеющих в среднем пять тысяч контактов и являющихся аналогами мемристоров, которые могут обрабатывать и хранить информацию. Это снижает число необходимых рабочих элементов и энергозатраты.
Если мы хотим создать энергоэффективный процессор, необходимо воспроизвести биологические механизмы. Медленная, но экономная передача сигналов может быть разумной ценой для ультранизкого энергопотребления процессора.