Memristorinė mikroschema rekonstruoja smegenų žievę <10 ms

Įsivaizduokite, kad matote, kaip smegenys susiraito ir išsitiesia ekrane per mažiau laiko nei užtenka sumirksėti. Tokį mastą pasiekė tyrėjai: memristorais paremtas lustas, modeliuojantis smegenų vingiuotą žievę per mažiau nei 10 milisekundžių.

Darbus, kuriuos vadovavo Yuchao Yang iš Peking universiteto kartu su bendradarbiais iš Šanchajaus mikrosistemų ir informatikos instituto, publikuota žurnale „Science“ pavadinimu „Mažiau nei 10 ms veikianti neuroninė dinaminė sistema, paremta fazės keitimo memristoriais“. Vietoj duomenų nuolatinio siuntinėjimo tarp atminties ir atskiro procesoriaus, kas yra tradicinis skaičiavimo modelių ribojimo faktorius, komanda perkelia skaičiavimus tiesiai į atmintį, naudodama fazės keitimo memristorius, kurie vienu metu saugo ir apdoroja informaciją.

Kodėl tai svarbu? Atkurti smegenų suklostytą paviršių realiu laiku yra itin sunku skaičiavimo požiūriu. Neuroninės dinaminės sistemos, sujungiančios neuroninius tinklus su diferencialinėmis lygtimis, kad sektų kintančias fizines sistemas, reikalauja pakartotinių integracijos žingsnių, klaidų patikrinimų ir smulkiai parinktų žingsnių dydžių. Jei kiekvienam žingsniui duomenis perduodate per magistrales, gaištate laiką ir švaistote energiją. Vykdykite skaičiavimus ten, kur gyvena duomenys, ir viskas pagreitėja.

Šis lustas atlieka neuroninę dinamiką milisekundžių skalėje, atitinkančią biologinio skaičiavimo ritmą.

Ant silicio komanda panaudojo 40 nanometrų technologinį procesą, kad sutalpintų skaičiavimus atmintyje ir laidumo dreifo memristorių masyvus vos 0,28 kvadratiniame milimetre. Įrenginys veikia 50 MHz dažniu ir kiekvieną skaitinę integraciją atlieka per devynis grandinės etapus. Nauda buvo dramatiška: neuroninės dinamikos užduotims vykdyti aparatinė įranga dirbo maždaug 3,8–36,3 karto greičiau nei aukščiausios klasės specializuoti integriniai grandynai, tuo pačiu suvartodama apie 11,8–24,7 karto mažiau energijos. Specifinei žievės paviršiaus rekonstrukcijos užduočiai lustas parodė iki 478 kartų pagreitį, palyginti su NVIDIA A100 grafikos procesoriumi.

NDS aparatūros apžvalga su daugiapakopiu ir smulkios raiškos CCD memristoriumi. 

Veikimo rodikliai yra vienas dalykas. Kokybė yra kitas. Tyrėjai realiu laiku atstatė ribas tarp baltosios ir pilkosios medžiagos ir sugeneravo trimates, manifoldėmis grįstas paviršiaus tinklines. Tinklai buvo lygūs ir uždari, išsaugodami smegenų raukšles ir palaikydami topologinį nuoseklumą. Kvantitatyviniai rodikliai, tokie kaip vidutinis simetrinis paviršiaus atstumas ir Hausdorffo atstumas, parodė, kad rekonstrukcijos glaudžiai atitiko tikslines anatomijas, o tai reiškia, kad metodas neaukoja tikslumo dėl greičio.

Pagalvokite apie galimybes. Žievės žemėlapio sudarymas realiu laiku gali pakeisti požiūrį į chirurginę navigaciją, smegenų ir kompiuterio sąsajas ir tiesioginę medicininę vaizdinę diagnostiką. Skaitmeniniai smegenų dvyniai, kurie atnaujinami operacijai vykstant, arba adaptuojami vaizdavimo įrankiai, reaguojantys per milisekundes, tampa realūs, o ne tolimi inžineriniai sapnai. Tyrėjams, nagrinėjantiems neurodegeneracines ligas, tokias kaip Alzheimerio ar Parkinsono liga, greitesnė ir didelės raiškos paviršiaus rekonstrukcija gali reikšti naujus būdus stebėti subtilius struktūrinius pokyčius realiu laiku.

Praktinių kliūčių vis tiek yra: įrenginio mastelio didinimas didesniems modeliams, integracija su esamais klinikiniais darbo srautais ir patikimumo patikrinimas įvairių pacientų anatomijose. Tačiau pagrindinė idėja, suspausti atminties ir procesoriaus atskirtį ir leisti aparatūrai atlikti sunkiuosius skaičiavimus ten, kur gyvena duomenys, atrodo ne kaip palaipsnis patobulinimas, o kaip esminis pokytis neurokompiuterių įrankių projektavimo būduose.

Jeigu mašinos dabar gali imituoti smegenų tempą, tuo pačiu išlaikydamos anatomines detales, kokios naujos sąveikos tarp klinikininkų, pacientų ir algoritmų iškils per ateinančius dešimt metų?