Đó là một mô hình xử lý thông tin được lấy cảm hứng từ hệ thống thần kinh sinh học giống như bộ não.
Các con chíp máy tính sử dụng nhiều năng lượng hơn não bộ của người hoặc động vật để xử lý thông tin vì chúng lưu trữ và xử lý dữ liệu ở những khu vực riêng biệt và phải thực hiện các thao tác cần thiết để chuyển đổi dữ liệu qua lại.
Nhà khoa học Wei Lu – giáo sư về kỹ thuật điện và khoa học máy tính tại đại học Michigan và cũng là đồng tác giả của nghiên cứu này – cho biết thiết bị có tên gọi “memristor” này là một loại điện trở điện tử cho phép việc xử lý dữ liệu diễn ra ở ngay tại nơi bộ nhớ được lưu trữ.
Kết quả là, hệ thần kinh nhân tạo này có thể nhận dạng khuôn mặt tốt hơn một bộ não sống, và xử lý các “bộ dữ liệu lớn” một cách nhẹ nhàng hơn nhiều so với phần cứng thông thường.
Giáo sư Lu cho biết “vỏ não quản lý một lượng thông tin khổng lồ - bao gồm âm thanh, hình ảnh, mùi vị… - nó luôn tràn ngập các thông tin cảm giác được định dạng lại thành các hợp phần khác nhau được gọi là các tính năng, vì vậy bộ não chỉ cần rất ít nơ-ron để xử lý dữ liệu đó.
Trong hệ thần kinh nhân tạo memristor cũng được lưu lại những chức năng tương tự.
Con chíp của memristor có thể tìm hiểu các đặc điểm từ các hình ảnh tự nhiên mà nó nhìn thấy, và sử dụng các đặc điểm đã tìm hiểu được để phát hiện các mẫu trong những dữ liệu mới mà nó nhận được và xử lý dữ liệu này bằng các mẫu đã phát hiện được”.
Nhóm nghiên cứu đã chế tạo được 32/32 mảng của memristor và lập trình chúng bằng các thuật toán mã hóa mật độ thấp để xử lý hình ảnh.
Mã hóa mật độ thấp là thuật ngữ được các nhà khoa học máy tính và thần kinh dùng để mô tả một cơ chế mà hệ thống thần kinh sinh học có thể xử lý hiệu quả rất nhiều kích thích trong khi sử dụng rất ít năng lượng.
Giáo sư Lu cho biết “thiết bị memristor có chứa các vật liệu mà khi dùng một mức điện áp cụ thể thì có thể tái sắp xếp lại thành phần nguyên tử bên trong chúng. Sự tái sắp xếp này vẫn được duy trì, ngay cả khi đã tắt điện. Đó chính là phần bộ nhớ”.
Thiết bị này cũng có thể trực tiếp điều chỉnh dòng điện dựa trên lịch sử điện áp đã được áp dụng cho nó, và đó là phần xử lý.
Hai chức năng này diễn ra đồng thời, giống như các khớp thần kinh kết nối mạng nơ-ron trong một bộ não. Hệ thống thần kinh dựa trên thiết bị này có thể cạnh tranh về mặt hình thái học và chức năng với một bộ não sinh học”.
Thiết bị Memristor có nhiều ứng dụng như xử lý tín hiệu, thị giác máy tính, nhận dạng đối tượng và sinh học thần kinh.
Trong giai đoạn tiếp theo, nhóm nghiên cứu muốn mở rộng quy mô của mạng memristor và phát triển các cấu trúc mạng lưới và thuật toán phân cấp hơn nữa để hiểu rõ hơn khả năng của thiết bị này.
