Obliczenia światłowodowe wzorowane na ludzkim mózgu
Dendryty to rozgałęzione struktury na końcach komórek nerwowych, które odbierają i przetwarzają sygnały elektrochemiczne. Ich budowa łudząco przypomina drzewo: składają się z wielu gałęzi, do których dociera wiele sygnałów i które są lokalnie wstępnie przetwarzane na tych gałęziach dendrytycznych, zanim wynik obliczeń zostanie wysłany do ciała komórki nerwowej (soma), gdzie odbywa się jego ostateczne przetworzenie. „Dendryty składają się z wielu lokalnych sieci, które odciążają centralny procesor, jakim jest ciało komórki nerwowej”, wyjaśnia Florentin Wörgötter(odnośnik otworzy się w nowym oknie), profesor fizyki na Uniwersytecie w Getyndze. „Nowoczesne systemy komputerowe działają na podobnej zasadzie, wykorzystując wiele procesorów podrzędnych do przetwarzania wstępnego, które odciążają procesor główny”, mówi Wörgötter. Naukowcy uczestniczący w finansowanym przez UE projekcie ADOPD starali się wykorzystać te koncepcje do stworzenia ultraszybkich światłowodowych jednostek do obliczeń neuromorficznych(odnośnik otworzy się w nowym oknie) (opartych na ludzkim mózgu), które mają zużywać znacznie mniej energii niż konwencjonalne systemy komputerowe i które powinny sprostać wykładniczo rosnącemu zapotrzebowaniu na szybkość przetwarzania. „Technologia ta jest szczególnie obiecująca ze względu na niski pobór energii i bardzo dużą prędkość”, dodaje Wörgötter, który pełni rolę koordynatora projektu ADOPD.
Owocne połączenie modelowania teoretycznego i opracowywania sprzętu
Zespół ADOPD łączył modelowanie teoretyczne z implementacją w faktycznym sprzęcie. Naukowcy zaczęli od znanej zasady obliczeniowej dotyczącej zmiany siły połączeń w sieci dendrytycznej (tzw. reguła plastyczności synaptycznej) i opracowali odpowiedni sprzęt elektrooptyczny, który pozwala na szybkie i efektywne przetwarzanie sygnału. „Dzięki zaimplementowaniu zasady plastyczności system może w pewnym stopniu dostosowywać się do zmian w danych wejściowych”, nadmienia Wörgötter. Równolegle zespół kontynuował prace nad teoretycznymi modelami przetwarzania sygnałów dendrytycznych w biofizycznie realistycznych modelach neuronalnych. „Połączenie tych dwóch kierunków badań okazało się owocne, ponieważ pod koniec projektu możliwe było rozszerzenie pierwotnej reguły plastyczności o nowe zasady obliczeniowe, odkryte dzięki naszym pracom z zakresu modelowania teoretycznego”, mówi Wörgötter.
Plastyczność synaps światłowodowych
Zespołowi ADOPD udało się uzyskać plastyczność synaptyczną poprzez wykorzystanie światłowodów oraz zasady obliczeniowej podobnej do tej obserwowanej w neuronach w ludzkim mózgu. „Równocześnie odkryliśmy i opatentowaliśmy nową metodę(odnośnik otworzy się w nowym oknie), która pozwala na bardzo szybką synchronizację różnych sygnałów”, zauważa Wörgötter. Metoda ta bazuje na tej samej zasadzie plastyczności i pod względem skuteczności może potencjalnie konkurować z konwencjonalnymi rozwiązaniami sprzętowymi. Zespół wykorzystuje ją obecnie do opracowania mikrochipa przeznaczonego do różnorodnych zastosowań, od telekomunikacji po autonomiczne pojazdy.
Budowanie podstaw dla obliczeń neuromorficznych nowej generacji
Wyniki prac prowadzonych w projekcie ADOPD przyczyniają się do rozwoju obliczeń neuromorficznych, którymi aktywnie zajmują się już niektórzy jego partnerzy. W dalszej kolejności konieczne będzie zwiększenie skali istniejącego systemu do większej liczby dendrytów i większych sieci, przy czym ma on szansę osiągnąć dojrzałość komercyjną w ciągu najbliższych 10 lat. Inna linia badań dotyczy metod „holograficznych” na potrzeby obliczeń światłowodowych. Zastosowanie technologii ADOPD pozwala między innymi na użycie grubszych włókien i wprowadzenie strumienia sygnału. Dzięki temu uzyskuje się sekwencję złożonych wzorów, następujących po sobie podobnie jak klatki w filmie. „Można również wykorzystać te wzorce do obliczeń, a korzyścią jest wówczas wysoce skompresowany strumień informacji”, wyjaśnia Wörgötter. „Jest to wyraźne rozszerzenie istniejących wyników ADOPD, jednak osiągnięcie tego celu będzie trudne”.
