Изследователски екип, ръководен от професор Янг Ючао от Училището по информационно инженерство на Пекинския университет, в сътрудничество с Шанхайския институт по микросистеми и информационни технологии на Китайската академия на науките, успешно разработи първия в света невродинамичен системен чип, базиран на мемристори с фазова промяна. Пробивът е публикуван в Science на 5 юли, според доклад на IT Home.
Чипът постига латентност на едноетапно изчисление от само 2,12 милисекунди, прекъсвайки дългогодишното международно предизвикателство на компромиса между точност и скорост при мемристори с промяна на фазата. В продължение на половин век от раждането на невродинамичните системи, основната пречка, предотвратяваща практическото внедряване, беше невъзможността да се поддържа способност за непрекъснато моделиране с висока точност, като същевременно се постигат изчисления в реално време с ниска латентност.
Екипът предложи контролируема изчислителна парадигма в паметта, която използва дрейфа на проводимостта и многостепенните характеристики на проводимостта на устройствата с памет с фазова промяна. Чрез системно сливане на физиката на устройството с невродинамични алгоритми, чипът постига адаптивно търсене с размер на стъпка на интеграция и изчисление с умножение и натрупване в паметта. Чипът е произведен по 40-нанометров процес, като изчисленията в паметта и стъпковият дрейф масив заемат само 0,28 квадратни милиметра, работещи на 50 MHz с 9-степенен конвейер.
В сравнение с най-модерните ASIC ускорители, невродинамичната система постига 3,82 до 36,27 пъти подобрение на скоростта и 11,75 до 24,73 пъти намаляване на мощността за еквивалентни невродинамични изчисления. При реконструкция на повърхността на мозъчната кора и други задачи за мозъчно моделиране с висока точност, чипът превъзхожда NVIDIA A100 GPU с коефициент от 50,38 до 478,18 пъти, демонстрирайки трансформативния потенциал на специализирания невроморфен хардуер за изчислителната невронаука.
Този пробив има значителни последици за интерфейсите мозък-компютър. Бъдещите BCI системи не само трябва да четат невронни сигнали, но и да разбират състоянията на мозъка в реално време, да предсказват невродинамичната еволюция и да извършват регулиране в затворен цикъл въз основа на обратна връзка. Мозъчните модели с висока прецизност, работещи при скорости от милисекунди, биха могли да предоставят на BCI индивидуализирани, динамични и интерпретируеми модели на състоянието на мозъка, което позволява прехода от просто разпознаване на сигнали към моделиране на състоянието на мозъка в реално време и интелигентно взаимодействие.
Изследването беше подкрепено от програмата New Cornerstone Investigator, Националната ключова научноизследователска и развойна програма, Националната природонаучна фондация на Китай и Ключовата лаборатория на Гуангдонг за компютърни чипове в паметта. Работата е избрана за големия проект за култивиране на Пекинския университет 2030. Екипът е публикувал статията в Science със заглавието Неврална динамична система под 10 милисекунди, базирана на мемристори с фазова промяна.