Нейроморфные вычисления становятся доступнее

Автор: Денис Аветисян

Новая открытая платформа OpenMENA упрощает разработку и исследования в области нейроморфного искусственного интеллекта.

Открытая система OpenMENA, построенная на базе Arduino Due и включающая в себя 8x8 матрицу мемристоров, предоставляет исследователям полный набор инструментов – от аппаратной платформы до открытого программного обеспечения на Python – для упрощения и демократизации исследований в области нейроморфного искусственного интеллекта на основе мемристоров. — Открытая система OpenMENA, построенная на базе Arduino Due и включающая в себя 8×8 матрицу мемристоров, предоставляет исследователям полный набор инструментов – от аппаратной платформы до открытого программного обеспечения на Python – для упрощения и демократизации исследований в области нейроморфного искусственного интеллекта на основе мемристоров.

Представлена полностью открытая аппаратная и программная платформа для интерфейса и вычислений на мемристорах, предназначенная для применения в системах периферийного искусственного интеллекта.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Несмотря на перспективность мемристорных кроссбаров для энергоэффективных вычислений на периферии, доступ к воспроизводимым и открытым аппаратным и программным платформам остается сложной задачей. В данной работе представлена система ‘OpenMENA: An Open-Source Memristor Interfacing and Compute Board for Neuromorphic Edge-AI Applications’ – первая полностью открытая система для взаимодействия с мемристорами, включающая в себя аппаратный интерфейс, программно-аппаратный стек и метод программирования весов. OpenMENA позволяет исследователям реализовывать нейроморфные вычисления и адаптировать модели непосредственно на устройстве, демонстрируя успешное применение в задачах распознавания цифр и обхода препятствий роботом. Какие новые возможности для разработки и внедрения энергоэффективного искусственного интеллекта на периферии откроет широкая доступность данной платформы?

Аналоговые Вычисления: Путь к Эффективному ИИ

Традиционные архитектуры фон Неймана ограничены в энергоэффективности и параллельной обработке данных, что препятствует развитию ИИ на периферийных устройствах. Аналоговое нейроморфное вычисление, вдохновленное принципами работы мозга, предлагает альтернативный подход. Оно использует параллельность и низкое энергопотребление аналоговых схем для создания более эффективных и масштабируемых систем. В отличие от цифровых вычислений, аналоговые системы используют непрерывные физические величины для представления и обработки информации, имитируя биологические нейронные сети с большей точностью.

OpenMENA: Платформа для Инноваций в Аналоговом ИИ

Система OpenMENA – это полностью открытая платформа для исследований в области аналогового нейроморфного вычисления. В ее основе – кроссбар на основе мемристоров, обеспечивающий вычисления в памяти и массивно-параллельную обработку данных.

Предложенная система OpenMENA представляет собой блок-схему, демонстрирующую ее общую архитектуру и компоненты.

Для упрощения взаимодействия с аппаратным обеспечением разработана библиотека на языке Python, снижающая порог входа для исследователей и позволяющая им сосредоточиться на алгоритмических аспектах нейроморфных вычислений.

Тонкая Настройка: Преодоление Аппаратных Несовершенств

Изготовление мемристоров неизбежно приводит к вариациям в характеристиках устройств, что может снижать их производительность. Эти вариации, обусловленные технологическими особенностями, приводят к отклонениям в сопротивлении и других ключевых параметрах.

Схема управления и считывания поперечной шины на мемристорах иллюстрирует принципы работы и соединения используемых компонентов.

Для решения этой проблемы применяется метод Chip-in-the-Loop тонкой настройки, итеративно корректирующий параметры модели в процессе взаимодействия с мемристорной кросс-бар шиной. Это позволяет учитывать индивидуальные особенности каждого устройства и компенсировать аппаратные несовершенства. Для обеспечения стабильности обучения применяются ограничения положительности к весам модели, реализованные с помощью алгоритма SLSQP.

От Цифр к Робототехнике: Демонстрация Аналогового Интеллекта

Многослойная нейронная сеть (MLP) успешно реализована в системе OpenMENA, продемонстрировав классификацию цифр. Более впечатляющим результатом стало развертывание этой архитектуры для управления роботом, обходящим препятствия в динамической среде. Робот, оснащенный LIDAR и Raspberry Pi 4B, оценивает свое положение и передает данные в OpenMENA для обработки и формирования команд управления.

В ходе задачи по обходу препятствий роботом автомобиль, оснащенный LIDAR и Raspberry Pi 4B, оценивает свое положение и передает данные в OpenMENA, который обрабатывает их с помощью мемристоров и отправляет команды управления обратно на робота.

Примененная схема управления VIPI позволила улучшить точность классификации цифр примерно на 19% по сравнению с традиционным PI-управлением. Стратегия биполярных импульсов обеспечивает точную настройку мемристорной кросс-бар матрицы, достигая низкой среднеквадратичной ошибки (RMSE) в 8.7 при предсказании команд управления роботом.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных систем, что находит отклик в философии Брайана Кернигана. Он говорил: «Простота — это высшая степень совершенства». OpenMENA, будучи платформой с открытым исходным кодом для нейроморфных вычислений, отказывается от избыточности и закрытости, свойственных коммерческим решениям. Акцент на доступности и воспроизводимости результатов, как ключевой аспект данной разработки, подчеркивает важность ясного и понятного кода. Платформа предоставляет исследователям инструменты для изучения аналоговых вычислений и синаптической пластичности, избавляя от необходимости усложнять процесс разработки и сосредотачиваясь на сути нейроморфной архитектуры.

Что дальше?

Представленная платформа, несмотря на свою открытость, лишь подсвечивает фундаментальную сложность. Упрощение — это иллюзия. Истинная проблема не в создании ещё одного «умного» устройства, а в понимании пределов вычислимости, в границах, за которыми аналоговые системы неизбежно спотыкаются о шум и неточность. Необходима критическая оценка масштабируемости предложенных решений. Увеличение плотности memristor-массивов без одновременного решения проблем теплоотвода и вариативности – упражнение в самообмане.

Акцент на периферийных вычислениях, хотя и оправдан, не должен заслонять необходимость разработки новых алгоритмов. Имитация биологических нейронных сетей – не цель, а лишь отправная точка. Следует отказаться от слепого копирования и искать принципиально иные подходы к организации вычислений, использующие уникальные свойства memristor-элементов. Простота – это не отсутствие функций, а элегантность реализации.

Повторяемость экспериментов, заявленная в работе, – необходимое, но недостаточное условие. Реальная ценность заключается не в количестве опубликованных данных, а в их качественной интерпретации. Следует сосредоточиться на разработке метрик, позволяющих объективно оценивать эффективность memristor-based систем, не поддаваясь соблазну украшать результаты. Истина не нуждается в украшениях.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03747.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 16:43