IC: Исследователи тестируют биологическую безвредность нейроморфной сети

Биологический мозг, в особенности человеческий, — это очень привлекательная вычислительная система, которая потребляет мало энергии и работает с высокой эффективностью. Чтобы создать такую же вычислительную систему, многие ученые, занимающиеся нейроморфизмом, сосредоточены на разработке аппаратных компонентов, призванных имитировать неуловимый механизм обучения мозга.

Недавно одна исследовательская группа подошла к этой задаче с другой стороны, сосредоточившись на измерении передачи информации. Их метод прошел через биологические и симуляционные эксперименты, а затем доказал свою эффективность в электронной нейроморфной системе.

Работа опубликована в журнале Intelligent Computing, партнерское издание Science.

Хотя электронные системы не полностью повторяют сложную передачу информации между синапсами и нейронами, команда продемонстрировала возможность преобразования биологических схем в электронные при сохранении объема передаваемой информации.

Это ключевой шаг на пути к созданию искусственных систем с низким энергопотреблением, созданных по образу и подобию мозга, — отмечают авторы.

Чтобы оценить эффективность передачи информации, команда черпала вдохновение в теории информации. Они количественно определили объем информации, передаваемой синапсами в отдельных нейронах, а затем измерили это количество с помощью взаимной информации, анализ которой выявляет связь между входными стимулами и реакцией нейронов.

Сначала команда провела эксперименты с биологическими нейронами. Они использовали срезы мозга крыс, записывая и анализируя биологические цепи в гранулярных клетках мозжечка. Затем они оценили информацию, передаваемую через синапсы от нейронов мшистого волокна к гранулярным клеткам мозжечка. Мшистые волокна периодически стимулировали электрическими разрядами, чтобы вызвать синаптическую пластичность — фундаментальную биологическую особенность, при которой передача информации в синапсах постоянно усиливается или ослабевает при повторной активности нейронов.

Результаты показывают, что изменения значений взаимной информации в значительной степени соответствуют изменениям в передаче биологической информации, вызванным синаптической пластичностью. Результаты, полученные в ходе моделирования и электронных нейроморфных экспериментов, отражают биологические результаты.

Во-вторых, команда провела эксперименты с симуляцией нейронов. Они использовали модель спикирующей нейронной сети, разработанную той же исследовательской группой. Спикирующие нейронные сети были вдохновлены функционированием биологических нейронов и считаются перспективным подходом для достижения эффективных нейроморфных вычислений.

В модели четыре мшистых волокна соединены с одной гранулярной клеткой мозжечка, и каждому соединению присваивается случайный вес, что влияет на эффективность передачи информации, как синаптическая пластичность в биологических цепях. В ходе экспериментов команда применила восемь схем стимуляции ко всем мшистым волокнам и записала ответы, чтобы оценить передачу информации в искусственной нейронной сети.

В-третьих, команда провела эксперименты с электронными нейронами. Для этого использовалась установка, аналогичная биологическим и симуляционным экспериментам. В качестве нейрона выступало ранее разработанное полупроводниковое устройство, а в качестве синапсов — четыре специализированных мемристора. Команда применила 20 последовательностей спайков для уменьшения значений сопротивления, а затем еще 20 — для их увеличения. Изменения значений сопротивления были исследованы для оценки эффективности передачи информации в нейроморфной системе.

Помимо проверки количества информации, передаваемой в биологических, симулированных и электронных нейронах, команда также подчеркнула важность синхронизации спайков, которая, как они заметили, тесно связана с передачей информации. Это наблюдение может повлиять на развитие нейроморфных вычислений, учитывая, что большинство устройств разрабатываются с использованием алгоритмов, основанных на частоте спайков.

08.04.2024