Wetenschappers hebben lang naar de hersenen gekeken als inspiratie voor het ontwerpen van computersystemen. Sommige onderzoekers zijn onlangs nog verder gegaan door computerhardware te maken met een hersenachtige structuur. Deze "neuromorfe chips" zijn al veelbelovend gebleken, maar ze hebben conventionele digitale elektronica gebruikt, waardoor hun complexiteit en snelheid beperkt zijn. Naarmate de chips groter en complexer worden, worden de signalen tussen hun afzonderlijke componenten geback-upt als auto's op een vastgelopen snelweg en wordt de berekening gereduceerd tot een kruipgang.

Nu heeft een team van het National Institute of Standards and Technology (NIST) een oplossing aangetoond voor deze communicatie-uitdagingen waardoor kunstmatige neurale systemen ooit 100.000 keer sneller kunnen werken dan het menselijk brein.

Het menselijk brein is een netwerk van ongeveer 86 miljard cellen, neuronen genaamd, die elk duizenden verbindingen (bekend als synapsen) met zijn buren kunnen hebben. De neuronen communiceren met elkaar door middel van korte elektrische pulsen, spikes genaamd, om rijke, in de tijd variërende activiteitspatronen te creëren die de basis van cognitie vormen. In neuromorfe chips fungeren elektronische componenten als kunstmatige neuronen, die spikingsignalen door een hersenachtig netwerk leiden.

Door de conventionele elektronische communicatie-infrastructuur af te schaffen, hebben onderzoekers netwerken ontworpen met kleine lichtbronnen bij elk neuron die optische signalen uitzenden naar duizenden verbindingen. Dit schema kan bijzonder energiezuinig zijn als supergeleidende apparaten worden gebruikt om afzonderlijke lichtdeeltjes te detecteren die bekend staan ​​als fotonen - het kleinst mogelijke optische signaal dat kan worden gebruikt om een ​​piek weer te geven.

In een nieuwe Natuurelektronica paper hebben NIST-onderzoekers voor het eerst een circuit bereikt dat zich ongeveer als een biologische synaps gedraagt, maar toch slechts enkele fotonen gebruikt om signalen te verzenden en te ontvangen. Een dergelijke prestatie is mogelijk met behulp van supergeleidende enkel-fotondetectoren. De berekening in het NIST-circuit vindt plaats waar een enkel-fotondetector een supergeleidend circuitelement ontmoet dat een Josephson-overgang wordt genoemd.

Een Josephson-junctie is een sandwich van supergeleidende materialen gescheiden door een dunne isolerende film. Als de stroom door de sandwich een bepaalde drempelwaarde overschrijdt, begint de Josephson-junctie kleine spanningspulsen te produceren die fluxons worden genoemd. Bij het detecteren van een foton, duwt de enkelvoudige fotondetector de Josephson-overgang over deze drempel en worden fluxen geaccumuleerd als stroom in een supergeleidende lus. Onderzoekers kunnen de hoeveelheid stroom die per foton aan de lus wordt toegevoegd, afstemmen door een bias (een externe stroombron die de circuits van stroom voorziet) toe te passen op een van de kruispunten. Dit wordt het synaptische gewicht genoemd.

Dit gedrag is vergelijkbaar met dat van biologische synapsen. De opgeslagen stroom dient als een vorm van kortetermijngeheugen, omdat het registreert hoe vaak het neuron in het nabije verleden een piek heeft geproduceerd. De duur van dit geheugen wordt bepaald door de tijd die de elektrische stroom nodig heeft om in de supergeleidende lussen te vervallen, wat volgens het NIST-team kan variëren van honderden nanoseconden tot milliseconden, en waarschijnlijk nog meer.

Dit betekent dat de hardware kan worden afgestemd op problemen die zich op veel verschillende tijdschalen voordoen, van snelle industriële besturingssystemen tot meer ontspannen gesprekken met mensen. De mogelijkheid om verschillende gewichten in te stellen door de bias naar de Josephson-knooppunten te veranderen, maakt een geheugen voor de langere termijn mogelijk dat kan worden gebruikt om de netwerken programmeerbaar te maken, zodat hetzelfde netwerk veel verschillende problemen kan oplossen.

Synapsen zijn een cruciale computationele component van de hersenen, dus deze demonstratie van supergeleidende enkel-foton synapsen is een belangrijke mijlpaal op weg naar het realiseren van de volledige visie van het team op supergeleidende opto-elektronische netwerken. Toch is de achtervolging verre van compleet. De volgende mijlpaal van het team zal zijn om deze synapsen te combineren met on-chip lichtbronnen om volledig supergeleidende opto-elektronische neuronen te demonstreren.

"We zouden kunnen gebruiken wat we hier hebben aangetoond om rekenproblemen op te lossen, maar de schaal zou beperkt zijn", zei NIST-projectleider Jeff Shainline. "Ons volgende doel is om deze vooruitgang in supergeleidende elektronica te combineren met halfgeleiderlichtbronnen. Dat zal ons in staat stellen om communicatie tussen veel meer elementen tot stand te brengen en grote, daaruit voortvloeiende problemen op te lossen."

Het team heeft al lichtbronnen gedemonstreerd die in een volledig systeem kunnen worden gebruikt, maar er is meer werk nodig om alle componenten op één chip te integreren. De synapsen zelf kunnen worden verbeterd door detectormaterialen te gebruiken die bij hogere temperaturen werken dan het huidige systeem, en het team onderzoekt ook technieken om synaptische weging in grootschalige neuromorfische chips te implementeren. + Verder verkennen

Combinatie van licht, supergeleiders kan AI-mogelijkheden vergroten