Een team onder leiding van professor Simon Brown van de Universiteit van Canterbury (UC) heeft computerchips ontwikkeld met hersenachtige functionaliteit, die de wereldwijde koolstofemissies van computers aanzienlijk zouden kunnen verminderen.

Deze week gepubliceerd in prestigieus peer-reviewed tijdschrift wetenschappelijke vooruitgang , het papier bewijst dat signalen op de chips opmerkelijk veel lijken op die welke door het netwerk van neuronen in de hersenen gaan. Dit is belangrijk voor het bouwen van nieuwe soorten computers, omdat de hersenen ongelooflijk goed zijn in het verwerken van informatie met zeer kleine hoeveelheden energie. Brain-like computing kan "edge computing" mogelijk maken en het steeds toenemende energieverbruik van computers aanpakken. Het zou ook de hoeveelheid gegevens die wordt gedeeld met bedrijven als Google en Facebook aanzienlijk verminderen, en de wereldwijde koolstofemissies van computers te verminderen.

De chips zijn gebaseerd op zelforganisatie van nanodeeltjes, waarbij gebruik wordt gemaakt van fysische principes op onvoorstelbaar kleine schaal, honderdduizend keer kleiner dan de dikte van een mensenhaar, om hersenachtige netwerken te maken.

De componenten van deze nieuwe chip bevinden zich op atomair niveau en zijn zo klein dat ze met het blote oog of conventionele microscopen niet kunnen worden gezien. en is alleen te zien in elektronenmicroscopen.

"Het onderzoek toont aan dat dit type chip echt het signaalgedrag van de hersenen nabootst. We waren verbaasd over de mate waarin de lawines of cascades van spanningspulsen op onze chips de lawines van 'actiepotentialen' nabootsen die worden waargenomen in de Dit zijn de signalen die instructies doorgeven van het ene 'neuron' naar het andere, en dus is het repliceren ervan een belangrijke stap in de richting van het kunnen maken van computerchips met hersenachtige functionaliteit, ' zegt professor Bruin.

"Deze chips kunnen een ander soort kunstmatige intelligentie bieden. Door de onderliggende fundamentele fysieke processen te begrijpen, we geloven dat we deze chips kunnen ontwerpen en hun gedrag kunnen controleren om dingen te doen zoals patroon- of beeldherkenning, "zegt hij. "De sleutel is dat verwerking op de chip en met een laag stroomverbruik nieuwe toepassingen opent die momenteel niet mogelijk zijn."

Potentiële toepassingen van on-chip patroonherkenningstechnologie zijn te vinden in retinale scans op mobiele telefoons, robotica, autonome voertuigen en biomedische apparaten. Het team is zich bewust van zorgen over AI en werkt samen met sociale wetenschappers om ethische overwegingen samen met het onderzoek te begrijpen. Het is mogelijk dat door meer gegevensverwerking op mobiele telefoons te laten plaatsvinden, de technologie kan zorgen over het delen van gegevens met grote bedrijven zoals Facebook en Google omzeilen.

Lawines en kritiek in zelf-georganiseerde netwerken op nanoschaal is co-auteur van doctoraatsstudenten Josh Mallinson, Shota Shirai en Edoardo Galli, en postdoctorale fellows Susant Acharya en Saurabh Bose. Het onderzoek toont aan dat de chips zijn gebaseerd op zelforganisatie van nanodeeltjes – waarbij gebruik wordt gemaakt van fysische principes op onvoorstelbaar kleine schaal, honderdduizend keer kleiner dan de dikte van een mensenhaar, om hersenachtige netwerken te maken.