Elektrotehnički i računarski inženjeri Džonsa Hopkinsa su pioniri u novom pristupu stvaranju čipova neuronskih mreža — neuromorfnih akceleratora koji bi mogli da napajaju energetski efikasnu mašinsku inteligenciju u realnom vremenu za sisteme sledeće generacije kao što su autonomna vozila i roboti.
Diplomirani student elektrotehnike i računarstva Majkl Tomlinson i student Joe Li — obojica članovi Andreou Lab-a — koristili su uputstva na prirodnom jeziku i ChatGPT4 da bi proizveli detaljna uputstva za pravljenje čipa neuronske mreže sa skokovima: čipa koji funkcioniše slično kao ljudski mozak.
Putem korak po korak uputstva za ChatGPT4, počevši od oponašanja jednog biološkog neurona, a zatim povezivanjem više da bi se formirala mreža, generisali su kompletan dizajn čipa koji bi mogao da se proizvede.
„Ovo je prvi AI čip koji je dizajnirala mašina koja koristi obradu prirodnog jezika. Slično je kao da mi kažemo računaru ‘Napravi AI neuronsku mrežu čip’ i računar ispljune datoteku koja se koristi za proizvodnju čipa“, rekao je Andreas Andreou, profesor elektrotehnike i računarstva, suosnivač Centra za jezik i obradu govora i član Kavli Neuroscience Discoveri Institute i Johns Hopkins novog Instituta za nauku podataka i AI.
Rad je započet na radionici neuromorfnog kognitivnog inženjeringa održanoj prošlog leta 2023. Postavljen je na sajtu za preprint arXiv.
Konačna mrežna arhitektura čipa je mali silicijumski mozak sa dva sloja međusobno povezanih neurona. Korisnik može podesiti snagu ovih veza koristeći 8-bitni adresabilni sistem težine, omogućavajući čipu da konfiguriše naučene težine koje određuju funkcionalnost i ponašanje čipa.
Rekonfiguracija i programiranje se vrše korišćenjem korisničkog interfejsa koji se naziva podsistem Standardni periferni interfejs (SPI), koji je poput daljinskog upravljača. Ovaj SPI podsistem je takođe dizajnirao ChatGPT koristeći uputstva na prirodnom jeziku.
Tomlinson je objasnio da su dizajnirali jednostavan čip neuronske mreže bez složenog kodiranja kao dokaz koncepta. Pre nego što je čip poslao u proizvodnju, tim je izvršio validaciju kroz opsežne softverske simulacije kako bi se uverio da će konačni dizajn funkcionisati kako je predviđeno i kako bi im omogućio da ponavljaju dizajn i rešavaju sve probleme.
Konačni dizajn je elektronskim putem dostavljen Skivater „livnici“, službi za proizvodnju čipova gde se trenutno „štampa“ korišćenjem relativno jeftinog CMOS procesa proizvodnje od 130 nanometara.
„Iako je ovo samo mali korak ka velikim automatski sintetizovanim praktičnim hardverskim sistemima veštačke inteligencije, on pokazuje da se AI može koristiti za kreiranje naprednih AI hardverskih sistema koji bi zauzvrat pomogli da se ubrza razvoj i primenu AI tehnologije“, rekao je Tomlinson.
„Tokom poslednjih 20 godina, industrija poluprovodnika je postigla veliki napredak u smanjenju veličine fizičkih struktura na kompjuterskim čipovima omogućavajući složenije dizajne u istoj oblasti silikona.
„Potonji napredni računarski čipovi, zauzvrat, podržavaju sofisticiranije softverske algoritme kompjuterski potpomognutog dizajna i stvaranje naprednijeg računarskog hardvera koji daje eksponencijalni rast računarske snage koji pokreće današnju AI revoluciju.“
