НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Нейроморфный чип, установленный на миниатюрном дроне, позволяет ему на лету обрабатывать информацию; для выполнения подобных операций сейчас требуется мощный компьютер

Ученые из исследовательской компании HRL установилинейроморфный чип, работающий подобно мозгу живого существа, на небольшой четырехмоторный беспилотник. ©

В ходе эксперимента эта микросхема, состоящая из 576 искусственных «нервных клеток», обрабатывала данные, поступающие от оптических, ультразвуковых и инфракрасных сенсоров аппарата, в то время как дрон летал по трем разным комнатам.

Во время испытаний каждый раз, когда беспилотник влетал в новую комнату, его датчики получали новые данные о ее размерах, обстановке и других особенностях. Эта информация была новой для нейроморфного чипа и порождала в нем активность, схожую с активностью головного мозга в процессе обучения. Искусственные нейроны самостоятельно изменяли свое состояние таким образом, что когда дрон влетал в эту комнату в следующий раз, то система быстро опознавала ее.

Подобные чипыпредставляют собой сеть, состоящую из множества кремниевых нейронов, действующих аналогично органическим. Благодаря этому принципу микросхема способна выполнять множество операций не последовательно, а параллельно, что во много раз повышает ее эффективность. Эти чипы существенно более энергоэффективны, чем стандартные, они способны самостоятельно перепрограммировать себя для обучения новым возможностям.

Микросхема, использованная в эксперименте, пока не готова для практического применения, но этот опыт подтверждает верность идей, заложенных в разработку нейроморфных чипов. По словам руководителя центра неврологических и поведенческих систем HRL Нараяна Шринивасы, испытания показали возможность создания самообучающегося на лету комплекса чрезвычайно компактных размеров, потребляющего минимум энергии.

Дрон, на который был установлен этот чип, разработала компания Aerovironment. Его габариты составляют 15,2 сантиметров в длину и 3,8 сантиметров в высоту, а вес — всего 93 грамма, включая аккумулятор. При этом вес самой микросхемы составляют 18 граммов, а мощность — 50 милливатт. Как отмечает Шриниваса, на обычном компьютерном чипе с такими параметрами невозможно было бы запустить код, необходимый для обработки информации о комнатах.

Эксперимент с нейроморфной микросхемой проводился в рамках конкурса Агентства перспективных исследований МО США (DARPA), в ходе которого государство финансирует проекты HRL, IBM, а также других компаний, ведущих подобные разработки. Военные надеются, что эта технология поможет создавать дронов, способных самостоятельно принимать решения на основе визуальной и сенсорной информации, не связываясь с мощными компьютерами на земле и не требуя вмешательства человека.

По словам Вишала Саксена, работающего над подобными чипами в Университете штата в Бойсе, несмотря на многообещающие результаты испытаний, над внедрением нейроморфных микросхем необходимо еще много работать. «Основной проблемой, требующей решения на данный момент, является определение задач приложений и разработка надежных алгоритмов для этих чипов», — сказал он.

Инженеры, создавая такие микросхемы, не имели ясной концепции того, какие алгоритмы они будут выполнять. Нейробиологи постоянно получают новую информацию о том, как обрабатывают информацию нейронные сети человеческого мозга, ставя новые задачи перед создателями алгоритмов для нейроморфных чипов. Саксена отмечает, что для дальнейшего прогресса в этой сфере требуется долгая совместная работа программистов и нейробиологов.

Компании, владеющие HRL, GM и Boeing, предполагают, что у нейроморфных чипов есть богатое поле не только для военного, но и для коммерческого применения. Например, с помощью них можно создавать «умные» сенсоры для автомобилей, самолетов и других гражданских систем.

Михаил Карпов