פיתוח כחול לבן: מוח על שבב

טכנולוגיה שפותחה על-ידי חוקרים בטכניון ובחברת טאואר ג'אז הופכת את רכיבי זיכרון הפלאש המסחריים של החברה הישראלית לממריסטורים – התקנים המכילים זיכרון וכוח חישוב. הטכנולוגיה, שפותחה בהשראת פעולת המוח האנושי, מאיצה באופן משמעותי את פעולתם של אלגוריתמים של בינה מלאכותית (AI). מאמר על הפיתוח פורסם אמש (יום ב') בכתב העת Nature Electronics.

את המחקר הובילו הדוקטורנט לואי דאניאל ופרופ' שחר קוטינסקי מהפקולטה להנדסת חשמל ע"ש ויטרבי בטכניון, תוך שיתוף פעולה עם פרופ' יעקב רויזין וד"ר יבגני פיחאי מחברת טאואר ג'אז (Tower Jazz) ופרופ' ראמז דניאל מהפקולטה להנדסה ביו-רפואית בטכניון.

בטכניון הסבירו כי הפרדיגמה של "טרנזיסטור סינפטי", השואב את השראתו מפעילות הסינפסות במוח, הוצע כבר לפני כ-30 שנה על ידי קארבר מִיד מ-Caltech, אולם מימושו נתקל בשורה של אתגרים.

לפני כארבע שנים, בקבוצת המחקר של פרופ' דימיטרי סטרוקוב מאוניברסיטת קליפורניה סנטה ברברה, התרחשה פריצת דרך בתחום זה ועדיין, החיבור להתקנים אלקטרוניים קיימים התעכב. בעבודה הנוכחית שנערכה בטכניון ובטאואר ג'ז הדגימו החוקרים התקן ממריסטור חדשני המשלב את היכולות הקיימות של טרנזיסטורים מסחריים עם החדשנות הקונספטואלית של הממריסטור.

פרופ' שחר קוטינסקי (משמאל) עם הדוקטורנט לואי דאניאל(צילום: רמי שלוש, דוברות הטכניון)

פרופ' קוטינסקי אמר: "בדומה לסינפסות הביולוגיות במוח, גם כאן מדובר בהתקן אנלוגי המאופיין בהתנגדות חשמלית שאפשר לכוונן. אנחנו מאמינים שהפיתוח שלנו יעניק דחיפה משמעותית לתחומי מחקר שונים ובהם למידה חישובית, בינה מלאכותית ומחשוב נוירומורפי (מחשוב בהשראת המוח)".

בטכניון הוסיפו כי הפיתוח החדש סוגר פער רב שנים בין הביצועים של בינה מלאכותית ברמת התוכנה - הכוללים זיהוי תמונות, פתרון בעיות חשבוניות ועוד - לבין העיכוב בפיתוחה של חומרה מתאימה. חומרה כזו נדרשת להפגין ביצועים מעולים מבחינת דיוק, מהירות, חיסכון בצריכת חשמל ומחיר. כל אלה היו קשים למימוש במודל החומרה המסורתי - המודל הדיגיטלי. כעת, במאמר המשותף, מציגים החוקרים טכנולוגיה ההופכת את החומרה לתשתית נוירומורפית. כך, כפי שהמוח מבצע מיליוני פעולות במקביל, גם החומרה האמורה מבצעת פעולות רבות במקביל וכך מאיצה את כל הפעולות הקשורות בה.

"החישוב הנוירומורפי," אומר הדוקטורנט לואי דאניאל, "מעניין אותי ברמה האישית, הן כסטודנט להנדסת מחשבים והן כמי שאיבד את אביו כתוצאה ממחלה נוירולוגית נדירה. המוח תמיד היווה מקור השראה למערכות מחשוב, והאתגר שלי הוא להבין את המנגנון החישובי של פעולת המוח על ידי ארגז כלים הנדסי. במחקר הנוכחי הראינו שבב חשמלי המבוסס על טכנולוגיה סטנדרטית מסחרית ומפגין שתי יכולות קריטיות: זיכרון אסוציאטיבי, העובד בדומה למוח על סמך תכונות ולא לפי חיפוש באינדקס; ויכולת למידה".

הזיכרון האסוציאטיבי, המוכר לנו מפעולת החשיבה האנושית, פירושו שכאשר אנחנו רואים עיניים, לדוגמה, איננו מחפשים התאמה של העין לסעיף כלשהו באינדקס של פריטים, אלא מזהים את העין באופן אסוציאטיבי. זהו מנגנון מהיר, אפקטיבי וחסכוני באנרגיה. וכמו במוח, יכולת הלמידה של המערכת משתפרת מתוך שינוי ועדכון של הקשרים בין הסינפסות ותאי העצב.

במחקר השתתפו חוקרי הטכניון אריק הרבלין, ניקולס ויינשטיין, ואסו גופטה ונמרוד וולד מקבוצת המחקר של פרופ' קוטינסקי. המחקר נערך בתמיכת ות"ת (הוועדה לתכנון ולתקצוב), מענק קמין מטעם משרד הכלכלה, מלגת אנדרו וארנה פינצ'י ויטרבי לתלמידי תארים מתקדמים ומענק ERC. לאחרונה הציג לואי דאניאל את המחקר שלעיל בכנס של Nature בסין ואף זכה בפרס המאמר הפוסטר המצטיין בכנס.

למאמר המלא