Физики приблизились к созданию фотонного мозга: почему за этим открытием будущее

За нейроморфными устройствами — будущее, однако создать их не так уж просто. Однако физики приблизились к решению проблемы. «Хайтек» ознакомился с результатами исследования и рассказывает главное.

Ученые с физического факультета Варшавского университета и Польской академии наук использовали фотоны для создания спайкового нейрона. Это основной элемент будущего процессора фотонной нейронной сети. Результаты их работы опубликованы в последнем выпуске Laser and Photonics Review.

Как работает мозг?

Мозг млекопитающих — одна из самых сложных и эффективных систем в мире. В 1990-х нейробиологи показали, что одна область коры макаки способна анализировать и классифицировать визуальные паттерны всего за 30 миллисекунд. При этом, каждый из задействованных в этом процессе нейронов посылает менее трех сообщений в виде электрических импульсов. Это стало возможным благодаря большому количеству синапсов — соединений между нейронами — в нейронной сети мозга макак.

Человеческий мозг — часть еще более мощного механизма. Он состоит из 100 млрд нейронов, каждый из которых создает в среднем несколько тысяч соединений с другими нервными клетками. Так появляется нейронная сеть примерно из 100 тлрн соединений. Благодаря ним наш мозг способен одновременно распознавать, рассуждать и управлять движением. Он выполняет триллионы операций в секунду, потребляя всего 20–25 ватт энергии.

В чем проблема?

Для сравнения, обычные процессоры потребляют в десять раз больше энергии, чтобы распознавать всего лишь тысячу различных типов объектов. Эта поразительная разница и исключительная производительность мозга обусловлены, среди прочего, биохимией нейронов, архитектурой нейронных связей и биофизикой нейронных вычислительных алгоритмов.

Аппетит общества к информации постоянно растет, поэтому есть запрос на ее быструю и всестороннюю обработку. Обычные вычислительные системы не способны удовлетворить растущий спрос на растущую вычислительную мощность при одновременном повышении энергоэффективности. Но решение есть, хоть и непростое.

Что делать?

Решение проблемы — нейроморфные устройства. Их работа которого основана на принципах действия человеческого мозга. Они моделируют работу нейронов и их отростков (аксонов и дендритов), которые отвечают за передачу и восприятие данных. Связи между нейронами образуются за счет синапсов — специальных контактов, по которым транслируются электрические сигналы.

За нейроморфными устройствами — будущее, однако создать их не так уж просто. Однако физики приблизились к решению проблемы. «Хайтек» ознакомился с результатами исследования и рассказывает главное.

Ученые с физического факультета Варшавского университета и Польской академии наук использовали фотоны для создания спайкового нейрона. Это основной элемент будущего процессора фотонной нейронной сети. Результаты их работы опубликованы в последнем выпуске Laser and Photonics Review.

Как работает мозг?

Мозг млекопитающих — одна из самых сложных и эффективных систем в мире. В 1990-х нейробиологи показали, что одна область коры макаки способна анализировать и классифицировать визуальные паттерны всего за 30 миллисекунд. При этом, каждый из задействованных в этом процессе нейронов посылает менее трех сообщений в виде электрических импульсов. Это стало возможным благодаря большому количеству синапсов — соединений между нейронами — в нейронной сети мозга макак.

Человеческий мозг — часть еще более мощного механизма. Он состоит из 100 млрд нейронов, каждый из которых создает в среднем несколько тысяч соединений с другими нервными клетками. Так появляется нейронная сеть примерно из 100 тлрн соединений. Благодаря ним наш мозг способен одновременно распознавать, рассуждать и управлять движением. Он выполняет триллионы операций в секунду, потребляя всего 20–25 ватт энергии.

В чем проблема?

Для сравнения, обычные процессоры потребляют в десять раз больше энергии, чтобы распознавать всего лишь тысячу различных типов объектов. Эта поразительная разница и исключительная производительность мозга обусловлены, среди прочего, биохимией нейронов, архитектурой нейронных связей и биофизикой нейронных вычислительных алгоритмов.

Аппетит общества к информации постоянно растет, поэтому есть запрос на ее быструю и всестороннюю обработку. Обычные вычислительные системы не способны удовлетворить растущий спрос на растущую вычислительную мощность при одновременном повышении энергоэффективности. Но решение есть, хоть и непростое.

Что делать?

Решение проблемы — нейроморфные устройства. Их работа которого основана на принципах действия человеческого мозга. Они моделируют работу нейронов и их отростков (аксонов и дендритов), которые отвечают за передачу и восприятие данных. Связи между нейронами образуются за счет синапсов — специальных контактов, по которым транслируются электрические сигналы.

Оптическая микрополость как пульсирующий нейрон. Визуализация: Матеуш Крол, источник: Физический факультет Варшавского университет). Авторы и права: Матеуш Крол, источник: Физический факультет Варшавского университета

Ученые предложили решение, в котором фотоны сильно взаимодействуют с частицами очень малой массы — экситонами. Это сильное взаимодействие возможно, когда фотоны и экситоны захватываются вместе в так называемых оптических микрополостях, что приводит к повторяющемуся обмену энергией между ними. Такой вид синергии, возникающий в микрополости между фотоном и экситоном, настолько устойчив, что физики называют эксцизионным поляритоном (или сокращенно поляритоном).

Поляритоны обладают уникальными свойствами, особенно при определенных условиях они могут демонстрировать фазовый переход в конденсат Бозе G Эйнштейна. В таком состоянии ранее независимые кратные поляритоны становятся неразличимыми.

Что придумали ученые?

Основываясь на последнем эксперименте, ученые заметили, что, когда поляритоны возбуждаются лазерными импульсами, то излучают световые импульсы таким образом, который имитирует всплески биологических нейронов. Этот эффект напрямую связан с явлением конденсации Бозе —Эйнштейна, который либо подавляет, либо усиливает испускание импульсов.

Ученые, которые разработали теоретические основы, сочетающие исследования поляритонов с LIF-моделью нейрона (модель Leaky Integrate-and-Fire), рассказали, что сейчас группа работает над решением проблемы масштабируемости — соединения множества нейронов в сеть.

Авторы исследования предлагают использовать новую вычислительную парадигму. Она основана на кодировании информации импульсами, которые запускают сигнал только тогда, когда он поступает на нейрон последовательно, в нужное время.

Как это будет работать?

В настоящее время нейронные сети используют слои взаимосвязанных нейронов, которые запускают импульсы в зависимости от важности, приписываемой каждому соединению (в математическом описании мы ссылаемся на «веса»). В отличие от этого типа решения, в новой оптической нейронной сети, описанной в Laser and Photonics Review, нейроны запускаются (т.е. становятся активными) в ответ на последовательность импульсов. Они могут отличаться разной интенсивностью и разными временными интервалами.

Как и в случае с биологическими нейронами, которые возбуждаются электрическими импульсами, существует определенный порог, выше которого эта последовательность импульсов, достигающих нейрона, запускает сигнал, который передается дальше. Поляритоны позволяют имитировать биологическую систему, потому что только стимуляция соответствующим количеством фотонов выше определенного порога приводит к образованию конденсата Бозе — Эйнштейна, а затем испусканию короткой пикосекундной вспышки, которая является сигналом для следующий нейрон.

Чтобы создать образец, который ученые использовали для улавливания фотонов и наблюдения конденсата экситонных поляритонов, ученые расположили атомы различных типов полупроводниковых кристаллов слой за слоем. Они использовали молекулярно-лучевую эпитаксию, чтобы создать прототип фотонного нейрона. Для достижения состояния конденсата Бозе — Эйнштейна требовалась температура 4 Кельвина (–269,15 °C).

Что дальше?

Теперь ученые планируют адаптировать эксперимент для комнатной температуры, чтобы обойтись без криогенных условий. Необходимы исследования новых материалов, которые позволят получать конденсаты Бозе — Эйнштейна также при высоких температурах. Для того, чтобы фотонные нейроны объединялись в сети, они должны иметь возможность передавать сигналы друг другу. В идеале, направление передачи, то есть схему соединений, надо легко менять по мере необходимости.

Ученые по-прежнему сталкиваются с новыми проблемами в своих исследованиях нейроморфных систем. Новую идею ученых воссоздать спайки биологических нейронов в оптической области можно использовать для создания сети, а затем и нейроморфной системы. В ней информация отправляется на порядки быстрее и более энергоэффективным способом по сравнению с существующими решениями.