Onderzoekers van de Tohoku Universiteit en de Universiteit van Californië, Santa Barbara, hebben een probabilistisch computerprototype onthuld. Het prototype kan worden vervaardigd met technologie uit de nabije toekomst en combineert een complementair metaaloxide halfgeleider (CMOS)-circuit met een beperkt aantal stochastische nanomagneten, waardoor een heterogene probabilistische computer ontstaat.
Het ontwikkelen van computers die in staat zijn probabilistische algoritmen die vaak worden gebruikt in kunstmatige intelligentie en machinaal leren efficiënt uit te voeren, is een uitdaging die wetenschappers al lang proberen te overwinnen. De aanpak die in dit werk wordt geschetst, biedt een veelbelovende en haalbare oplossing om dit aan te pakken, waarbij de onderzoekers bevestigen dat de superieure rekenprestaties en energie-efficiëntie de huidige CMOS-technologie overtreffen.
De details van deze doorbraak werden gepubliceerd in het tijdschrift Nature Communications in maart 27, 2024.
Recente kunstmatige intelligentie en machine learning hebben een transformerende impact gehad op samenlevingen. In dergelijke technologie worden probabilistische algoritmen gebruikt om problemen op te lossen waarbij onzekerheid inherent is of waarbij een exacte oplossing computationeel onhaalbaar is. Deze bewerkingen volgen specifieke instructies binnen CMOS-circuits, maar soms bestaan er inconsistenties tussen de manier waarop software (instructies) en hardware (circuits) samenwerken, wat leidt tot discrepanties in de resultaten.
Naarmate de rol van kunstmatige intelligentie en machinaal leren groter wordt, is er een sterke vraag naar een nieuw computerparadigma dat deze mismatch verzoent, waardoor meer verfijning wordt bereikt en het energieverbruik aanzienlijk wordt verminderd.
In deze studie ontwikkelden afgestudeerde student Keito Kobayashi en professor Shunsuke Fukami van de Tohoku Universiteit, samen met Dr. Kerem Camsari van de Universiteit van Californië, Santa Barbara, en hun collega's een heterogene versie voor de nabije toekomst van een probabilistische computer, op maat gemaakt voor het uitvoeren van probabilistische berekeningen. algoritmen en gemakkelijke productie.
"Ons geconstrueerde prototype heeft aangetoond dat uitstekende rekenprestaties kunnen worden bereikt door pseudo-willekeurige getalgeneratoren aan te sturen in een deterministisch CMOS-circuit met fysieke willekeurige getallen gegenereerd door een beperkt aantal stochastische nanomagneten", zegt Fukami. “Concreet gesproken zou een beperkt aantal probabilistische bits (p-bits) met een stochastische magnetische tunnelovergang (s-MTJ) produceerbaar moeten zijn met een integratietechnologie in de nabije toekomst.”
De onderzoekers verduidelijkten ook dat de uiteindelijke vorm van de spintronica-probabilistische computer, die voornamelijk bestaat uit s-MTJ's, een reductie van de oppervlakte van vier ordes van grootte en een vermindering van het energieverbruik van drie ordes van grootte zal opleveren in vergelijking met de huidige CMOS-circuits bij het uitvoeren van probabilistische algoritmen.
Uiteindelijk pakt het prototype van Fukami en zijn collega's de beperkingen aan van de huidige deterministische CMOS-circuits voor kunstmatige intelligentie en machinaal leren. “We verwachten dat toekomstig onderzoek en ontwikkeling vooruitgang zullen boeken, wat zal leiden tot de implementatie in de samenleving van innovatieve computerhardware die uitzonderlijke rekenprestaties en energiebesparende mogelijkheden biedt”, voegt Fukami toe.