Datakeskusten tehonkulutus ympäri maailmaa kasvaa. Tämä luo suuren kysynnän uusille teknologioille, joiden avulla voitaisiin kehittää energiatehokkaampia tietokoneita. Uudessa tutkimuksessa Radboudin yliopiston fyysikot ovat osoittaneet, että tämä voitaisiin saavuttaa käyttämällä siruja, joiden toimintaa inspiroi ihmisen aivot.
Nykyisiin tietokoneisiin verrattuna ihmisen aivot käyttävät murto-osan energiaa käsittelemään saman määrän informaatiota. Tämä on mahdollista, koska aivomme pystyvät käsittelemään dataa rinnakkain ja myös tallentamaan sen tekemällä yhteyksiä vahvemmiksi tai heikommiksi.
- Halusimme nähdä, voisimmeko toteuttaa tällaisen plastisen ominaisuuden keinotekoisessa järjestelmässä ja yhdistää sen nopean ja energiatehokkaan tekniikan kanssa hallitsemaan magnetismia valolla, jota on jo käytetty jo jonkin aikaa, sanovat Radboudin tutkijat Johan Mentink ja Theo Rasing.
Mahdollisuus nopeaan ja energiatehokkaaseen tallennukseen käyttämällä magnetismia on ollut tiedossa jo jonkin aikaa. Syöttämällä lyhyitä valoimpulsseja magneettiseen materiaaliin sen magneettiset spinit kääntävät nollan ykköseksi ja päinvastoin.
- Mutta jotta nämä magneetit käyttäytyvät kuten aivojen synapsit, jotka mahdollistaisivat paitsi datan tallentamisen myös sen prosessoinnin, magneetteja pitäisi pystyä muuttamaan jatkuvasti, Johan Mentink selvittää.
- Pystyimme antamaan magneeteille tämän ominaisuuden varmistamalla, että materiaalin magneettinen tila muuttuu vähitellen valon vaikutuksen sijasta sen sijaan, että suoritettaisiin täysi vaihto kerralla.
Tämä uusi plastinen omaisuus avasi mahdollisuuden rakentaa pieni keinotekoinen hermoverkko, johon liittyi kaksi erillistä magneettia – siis kaksi keinotekoista synapsia toisiinsa linkitettyinä.
- Olemme osoittaneet, että on mahdollista rakentaa keinotekoinen hermoverkko käyttäen magneetteja, jotka eivät ainoastaan tallenna dataa, vaan pystyvät todella myös luokittelemaan kuvioita ja osoittamaan oppimiskäyttäytymistä, Rasing sanoo.
Tutkijat haluavat nyt selvittää, pystyvätkö he rakentamaan suurempia hermoverkkoja tämän lähestymistavan mukaisesti. - Juuri nyt hermoverkko oppii ulkoisesta tietokoneesta saamastaan palautteesta. Pidemmällä aikavälillä toivomme löytävämme fyysisen periaatteen toteuttaa palaute itse materiaalissa. Tämä vaikuttaisi merkittävästi keinoon, jolla keinotekoisia hermoverkkoja voitaisiin soveltaa yhteiskunnassamme, Mentink sanoo.
Veijo Hänninen
Nanobittejä 27.5.2019