fbpx

Intel orje ledino v razvoju nevromorfne tehnologije

Čip Loihi 2

Računalniški čipi (integrirana vezja sestavljena iz tranzistorjev, diod, uporov, kondenzatorjev, ki so vgrajena v zaprto ohišje), ki poustvarjajo možgansko strukturo v konvencionalnih silicijevih čipih, predstavljajo obetaven način za poganjanje pametnih naprav prihodnosti. Pred nekaj dnevi je ameriško podjetje Intel postavilo nov mejnik v izdelavi teh t. i. nevromorfnih čipov, saj je uspelo izdelati posodobljeno različico svojega nevromorfnega čipa Loihi, imenovanega Loihi 2, za katerega upa, da bo predstavljal nov mejnik v razvoju teh arhitekturno izjemno zapletenih integriranih vezij.

Med najbolj napredna integrirana elektronska vezja spadajo t. i. mikroprocesorji oz. centralne procesne enote (ang. central processing unit – CPU), ki predstavljajo osrednji del današnjih računalnikov, njihova naloga pa je izvajanje temeljnih aritmetičnih, logičnih, kontrolnih in vhodno/izhodnih operacij, ki jih določijo programska navodila. Med mikroprocesorje spadajo tudi omenjeni nevromorfni čipi, ki predstavljajo temeljni kamen v arhitekturni zasnovi t. i. umetnih nevronskih omrežij – ANN (ang. artificial neural networks). Umetna nevronska omrežja  so računalniški sistemi, ki posnemajo biološka nevronska omrežja (tj. živčni sistem v človeškem telesu), ki poleg perifernega živčevja tvorijo živalske (torej tudi človeške) možgane.

ANN temeljijo na zbirki povezanih enot ali vozlišč, imenovanih umetni nevroni, ki ohlapno posnemajo biološke nevrone (živčne oz. ganglijske celice) v pravih možganih. Kljub pogostim primerjavam pa umetna nevronska omrežja, ki poganjajo vodilne sisteme umetne inteligence ali AI (ang. artificial intelligence), delujejo bistveno drugače kot posameznikovi možgani. Bistvena razlika med delovanjem enih in drugih je v načinu obdelave podatkov, ki v možganih poteka paralelno in porazdeljeno, medtem ko v računalniških omrežjih poteka zaporedno in centralizirano. Sodobna nevronska omrežja sicer uporabljajo bistveno drugačen jezik od tistega, ki ga »govorijo« običajni računalniški procesorji, zaradi česar je bilo v preteklosti izjemno težko učinkovito implementirati tovrstne nevrone na navadne mikročipe. Da bi se izognili tej oviri, so pričeli računalniški inženirji izdelovati nevromorfne čipe, ki izredno natančno posnemajo zasnovo bioloških nevronskih omrežij oz. nevronskih povezav v možganih, poleg tega pa imajo takšni čipi možnost, da se samostojno učijo. »Nevroni« v nevromorfnih čipih sicer opravljajo vlogo tako spomina kot tudi procesorja, kar odpravlja potrebo za transportiranje informacij med posameznimi enotami v čipu, kar se najbolj pozna v prihranku energije.

Zanimanje tehnoloških velikanov za nevromorfno tehnologijo
Področje nevromorfne tehnologije sicer obstaja že nekaj časa, vendar je bilo desetletja v povojih, dokler ni v zadnjih letih vzbudilo zanimanja velikih tehnoloških podjetij, kot so Intel Corporation, IBM in Samsung. Na področju nevromorfne tehnologije inženirji razvijajo že omenjena umetna nevronska omrežja, izmed katerih so najbolj razvita t. i. nevronska omrežja spiking ali SNN (ang. spiking neural networks). Čeprav so SNN trenutno nekoliko manj razvita kot algoritmi strojnega (ang. machine learning) oz. globokega učenja (ang. deep learning), ki prevladujejo v sodobnih raziskavah umetne inteligence, pa imajo kljub temu precejšen potencial, da v prihodnosti postanejo veliko hitrejša in energetsko učinkovitejša, zaradi česar so obetavna za razvoj umetne inteligence na manjših napravah z omejeno močjo. Trenutno se namreč zaradi potreb po izjemno velikih količinah energije večina strojnega učenja izvaja v obsežnih podatkovnih centrih. Poustvariti čipe, ki bi imeli vsaj približno učinkovitost učenja bioloških možganov, bi lahko omogočilo razvoj umetne inteligence neposredno na napravah z manjšo močjo, kot so pametni telefoni, avtomobili ali roboti.

Intelov razvoj čipa Loihi 2
Podjetje Intel, ki velja za drugega največjega proizvajalca polprevodnikov na svetu, je na področje nevromorfne tehnologije vstopil leta 2017, ko je izdelal svoj prvi nevromorfni čip imenovan Loihi, ki je imel sposobnost posnemati 125.000 nevronov in 130 milijonov sinaptičnih povezav, razdeljenih med 128 računalniških jeder. Toda pred nedavnim je to ameriško podjetje uspelo izdelati veliko posodobitev, saj je javnosti predstavilo nevromorfni čip Loihi 2, ki v svoji strukturi implementira kar milijon umetnih nevronov, prav tako kot njegov predhodnik pa ima 128 jeder, od katerih ima vsako 8192 komponent, zaradi česar je v svojem delovanju desetkrat hitrejši od svojega predhodnika. Te izjemne lastnosti omogočajo temu Intelovemu čipu druge generacije močno izboljšavo hitrosti, programabilnosti in zmogljivosti nevromorfne obdelave podatkov. Loihi 2 ne vsebuje le močno povečanega števila nevronov, temveč je v osnovi strukturiran tako, da le-ti bistveno razširijo njegovo funkcionalnost. Kot so Intelovi predstavniki zapisali na znanstveno-tehnični spletni strani IEEE Spectrum, je novi čip veliko bolj sofisticirano programiran, kar mu omogoča izvajanje širokega spektra SNN-jev, ne pa zgolj enega samega modela, ki ga je zmogel prejšnji čip. Hitrejša integrirana vezja pomenijo tudi, da lahko čip zdaj deluje s približno 5000-krat večjo hitrostjo od bioloških nevronov. Najverjetneje pa so najpomembnejše spremembe kar umetni nevroni sami. Vsak umeten nevron v čipu lahko namreč izvaja svoj specifičen program, kar omogoča simuliranje različnih vrst bioloških nevronov, npr. motorične nevrone, senzorične nevrone, spinalne nevrone, unipolarne nevrone, bipolarne nevrone, multipolarne nevrone, anaksionične nevrone itd.

Ne le strojna ampak tudi programska oprema
Zaenkrat kaže, da to ameriško tehnološko podjetje iz Santa Clare nima načrtov za trženje svojih čipov, saj je tudi Loihi 2 trenutno namenjen večinoma eksperimentalni uporabe, vseeno pa bodo s ponudbo storitev v oblaku na voljo članom Intelove nevromorfne raziskovalne skupine. Podjetje pa se kot kaže ne bo ustavilo zgolj pri parih nevromorfnih čipih, saj je pred kratkim namreč predstavilo načrte za gradnjo obsežnega informacijskega nevromorfnega ekosistema. Poleg novega čipa so tako zasnovali tudi nov odprtokodno programsko opremo za razvoj aplikativnih nevromorfnih tehnologij, imenovano LAVA API, ki raziskovalcem pomaga pri izdelavi aplikacij, ki jih navdihujejo nevroni, ki se lahko izvajajo na kakršni koli nevromorfni strojni opremi ali celo na običajnih računalniških procesorjih. Ob tem računajo, da bo LAVA pripomogla k širjenju nevromorfnega programiranja med širšo računalniško skupnost.

Če želijo pri Intelu realizirati načrte, da bi bili njihovi nevromorfni čipi še kaj več kot eksotična novost za raziskovalce, bo tako razvoj nevromorfne programske opreme ključnega pomena. In glede na široko paleto aplikacij za hitro in inteligentno umetno inteligenco, ki bi jo nekega dne lahko zagotovili s pomočjo nevromorfnih tehnologij, se zdi to dobra naložba.

Marko Markič