研究表明,新的计算硬件需要一个理论基础

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研究表明,新的计算硬件需要一个理论基础

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研究表明,新的计算硬件需要一个理论基础

全世界都在紧张地寻找新的材料来制造计算机微芯片,这些材料不是基于经典的晶体管,而是基于更节能的类脑组件。然而传统的基于晶体管的数字计算机的理论基础是坚实的,目前还没有真正的理论指导方针来创建类脑计算机

到目前为止,计算机一直依赖于稳定的开关,通常是晶体管。这些数字计算机是逻辑机器,它们的编程也是基于逻辑推理的。几十年来,晶体管的进一步小型化使计算机变得更加强大,但这一过程现在正接近物理极限。这就是为什么科学家们正在努力寻找新材料来制造更通用的开关,这种开关可以使用比数字0或1更多的值。危险的陷阱

Jaeger是格罗宁根认知系统和材料中心(CogniGron)的一部分,该中心旨在开发神经形态(即类脑)计算机。CogniGron将拥有截然不同方法的科学家聚集在一起:来自数学、计算机科学和人工智能等不同领域的实验材料科学家和理论建模师。

与材料科学家的密切合作让Jaeger很好地了解了他们在尝试开发新的计算材料时面临的挑战,同时,这也让他意识到了一个危险的陷阱:在计算系统中使用非数字物理效应还没有一个既定的理论

因此,大脑,对材料科学家的启发。耶格:“他们可能会产生一些由几百个原子组成的东西,这些原子会振荡,或者会显示出爆发的活动。他们会说,‘这看起来像是神经元的工作方式,所以让我们建立一个神经网络’。”但他们在这方面缺少了一点重要的知识

“即使是神经科学家也不知道大脑是如何工作的。这就是缺乏神经形态计算机理论的问题所在。然而,该领域似乎没有看到这一点。”

在《自然通讯》上发表的一篇论文中,Jaeger和他的同事Beatriz Noheda(CogniGron的科学主任)和Wilfred G.van der Wiel(Twente大学)展示了非数字计算机理论的草图。他们提出,该理论应适用于连续的模拟信号,而不是稳定的0/1开关。它还应该适应科学家正在研究的大量非标准纳米级物理效应。子理论

Jaeger从听取材料科学家的意见中学到的另一件事是,用这些新材料制造设备很难

Jaeger说,“如果你制作一百个,它们就不会完全相同。”这实际上很像大脑,因为我们的神经元也不完全相同。Jaeger继续说道,另一个可能的问题是,这些设备往往很脆,对温度很敏感。“任何神经形态计算理论都应该考虑到这些特征。”

重要的是,支撑神经形态计算的理论将不是单一的理论,而是由许多子理论构建而成(见下图)

Jaeger说,“计算机科学家必须了解所有这些新材料的物理特性,而材料科学家应该了解计算的基本概念。”

盲点

弥合材料科学、神经科学、计算科学和工程之间的鸿沟正是CogniGron在格罗宁根大学成立的原因:它将这些不同的群体聚集在一起。

“我们都有自己的盲点,”耶格总结道。“我们知识上最大的差距是神经形态计算的基础理论。我们的论文首次尝试指出如何构建这样的理论,以及我们如何创建一种通用语言。”

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