Rain Neuromorphicsは、人間の脳を最もよく模倣するデジタルプロセッサの設計を完了しました。チップには1万個のデジタルニューロンが含まれており、180nmプロセス技術を使用してリリースされます。テクノロジーの基準を拡大および削減することで、消費量が非常に少なく、強力な認知機能を備えた人工知能タスクのソリューションを作成できます。
ご存知のように、人間の脳は約900億個のニューロンのニューラルネットワークです。各ニューロンの入力は、樹状突起と呼ばれる「毛」のセットです。電位（電圧パルス）がそれらを通って伝播し、ニューロンを何らかの方法で反応させます。ニューロンが応答するには、多くの樹状突起からのすべての信号の電位の平均合計が必要です。これにより、脳は「アナログコンピューター」になります。
ニューロンの反応は活動電位によっても表されますが、それは他の神経の「毛」、つまり軸索に沿って広がります。原則として、ニューロンには1つの軸索（出力）があり、シナプスで終わります。脳について言えば、他のニューロンの樹状突起との相互作用の場所です。シナプスは、軸索から樹状突起への非接触遷移であり、その相互作用はすでに化学反応であり、電気信号ではありません。しかし、樹状突起に沿ってさらに進むと、電気インパルスが再び発生します。
チップでは、脳の化学的性質を複製することは困難または不可能です。したがって、模倣は常に条件付きであり、RainNeuromorphicsチップもこの点で例外ではありません。しかしその一方で、樹状突起の再生に関しては進歩が見られました。多くの樹状突起（他のデジタルニューロンの入力）は、デジタルニューロンの各軸索に接続されています。これは、今日の脳の構造を最も完全に反映しています。同時に、シナプスは樹状突起と軸索の接合部で形成されますが、もちろん、それらは化学的接触ではなく電気的接触を表しています。
軸索の再生は独自の方法で提案されています。 Rain Neuromorphicsは、3D NANDメモリによって作成された垂直チャネルをモデルとして採用しましたが、フラッシュメモリ（ゲート）の代わりに、樹状突起との接触点にReRAM接合を作成する材料で軸索チャネルをコーティングしました。したがって、提案されたソリューションのシナプスは、ニューロンの入力で電圧パルスを制御する抵抗接合です。さらに、樹状突起は、学習前の人間の脳のように、軸索をニューロンにランダムに接続します。
列-横方向のランダムリンクを持つ軸索-樹状突起。画像ソース：Rain Neuromorphics 列-横方向のランダムリンクを持つ軸索-樹状突起。画像ソース：Rain Neuromorphics もちろん、半導体リソグラフィーに関しては、事故の疑いはありません。ランダム接続はランダムではありませんが、特定のアルゴリズムを考慮して作成されます。タスクは、いわゆるスパース行列を作成することです。これは、後続のトレーニングの過程でニューラルネットワークを作成します。しかし、これは脳内のニューロン間で接続が確立される方法に非常に近いものです。
開発者によると、最初のチップは、50ワット未満を消費しながら、視覚、音声、自然言語、および推奨事項を処理するための1億2500万のINT8パラメーターを提供できるようになります。同社は、サンプルが2024年に利用可能になり、シリコンが2025年に商用供給できるようになると予想しています。開発の詳細については、EETimesのWebサイトをご覧ください。
2021-10-12 10:54:21
著者: Vitalii Babkin