Как стало известно порталу WeDoAny из Пекинского университета, этот чип был совместно разработан командой профессора Ян Юйчао из Школы интегральных схем Пекинского университета и Китайской академией наук. Впервые время одного шага вычислений нейродинамической аппаратной системы было сокращено до миллисекундного уровня.
Профессор Школы интегральных схем Пекинского университета Ян Юйчао (в центре) с соавторами на групповом фото в лаборатории (фото предоставлено Пекинским университетом)
Мозг — одна из самых сложных динамических систем. Будь то интерфейс «мозг-компьютер», анализирующий нейронные состояния в реальном времени, или медицинская визуализация, реконструирующая кору головного мозга с высокой точностью, всё это невозможно без быстрого моделирования непрерывных нейроморфных и динамических процессов. «Так появилась нейродинамическая система: исследователи объединили нейронные сети с дифференциальными уравнениями для реконструкции точной трёхмерной структуры мозга», — пояснил Ян Юйчао. У этой системы широкие перспективы применения, но есть и очевидный недостаток: огромные объёмы данных, генерируемые при вычислениях, необходимо часто перемещать между памятью и процессором, что требует много времени и приводит к крайне высокому энергопотреблению.
Для решения этой проблемы команда Ян Юйчао разработала первый в мире чип нейродинамической системы миллисекундного уровня на основе фазовых мемристоров, впервые значительно сократив время одного шага вычислений нейродинамической системы до 2,12 миллисекунды, обеспечив высокоскоростные и высокоточные вычисления, подобные человеческому мозгу.
«Мы предложили новую парадигму „управляемых вычислений в памяти" на основе фазовых мемристоров, позволяющую обрабатывать данные на месте без их перемещения», — отметил Ян Юйчао. По сравнению с современными передовыми чипами, используемыми в отрасли, производительность чипа, разработанного командой, значительно возросла, а энергопотребление существенно снизилось, что позволяет удовлетворить требования к моделированию мозговых структур с высокой точностью.
«В будущем интерфейсы „мозг-компьютер" должны не только считывать нейронные сигналы, но и в реальном времени понимать состояние мозга, прогнозировать тенденции нейродинамической эволюции и осуществлять замкнутое регулирование на основе обратной связи», — пояснил Ян Юйчао. Высокоточное моделирование мозга, работающее на миллисекундной скорости, может обеспечить интерфейсы «мозг-компьютер» индивидуализированными, динамическими и интерпретируемыми моделями состояния мозга, реализуя моделирование состояния мозга и интеллектуальное взаимодействие. В медицинской сфере эта разработка также может открыть новые технологические пути для раннего скрининга заболеваний мозга, мониторинга течения болезни и персонализированной диагностики и терапии.