Nghiên cứu mới thuộc Đại học Southampton đã tiến thêm một bước nữa trong việc tạo ra bộ não nhân tạo, khi họ giới thiệu một thiết bị nhỏ ở kích cỡ nano, được gọi là memristor, có thể sử dụng để cung cấp năng lượng cho não người.
Hệ thống thần kinh nhân tạo (ANN) cũng như những hệ thống trí tuệ nhân tạo khác, nhưng điều khó hơn mà ANN có thể thực hiện được, là việc học tập và tự nhận dạng hình mẫu rồi phân loại chúng. Việc triển khai ANN trong thực tế hiện đang bị cản trở bởi sự thiếu hụt các phần cứng hỗ trợ, ANN phải cần rất nhiều phần cứng hỗ trợ để có thể hoạt động tốt.
Giờ đây, trong một nghiên cứu mới được đăng tải trên tạp chí Nature, nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Southampton đã sử dụng các khớp thần kinh nhân tạo, được gọi là các memristor, và xem chúng hỗ trợ những việc học tập phức tạp và phân loại những dữ liệu hỗn tạp.
Memristor là một hệ thống phát điện có thể kiểm soát dòng điện chạy qua trong mạch và ghi nhớ được số lượng điện năng đã chạy qua rồi lưu trữ lại, dù cho nguồn năng lượng đã ngừng.
Tiến sĩ Alex Serbia, từ khoa Khoa học Máy tính và Điện tử của Đại học Southampton, là tác giả chính của nghiên cứu, cho biết: “Nếu chúng ta muốn xây dựng một bộ não nhân tạo, chúng ta phải sử dụng hàng trăm tỷ hay thậm chí là hàng ngàn tỷ khớp thần kinh nhân tạo, những thiết bị nhân tạo này có khả năng học hỏi ở các mức độ phức tạp khác nhau. Ngoài ra, việc học tập cường độ cao đòi hỏi thiết bị phải có công suất làm việc cao, dẫn tới thiết kế phải lớn và phức tạp, như vậy hiệu quả đem lại sẽ không đáp ứng được”.
“Memristor bao gồm những chức năng cơ bản của một hệ thần kinh, như bộ nhớ lưu trữ, kỹ năng học tập, khả năng tính toán mạnh mẽ và cấu trúc thiết bị đầu cuối, với kích thước cực kỳ nhỏ gọn và mức độ tiêu hao năng lượng cực thấp. Những khớp thần kinh nhân tạo này là nhân tố then chốt làm nên sự thành công của bộ não nhân tạo”.
Hoạt động như những khớp thần kinh tự nhiên trong não, các thiết bị memristor được tạo thành từ oxit kim loại có khả năng học tập và tiếp thu có chọn lọc những kiến thức với sự giám sát của hệ thống. Đây là điều rất hữu ích cho phép bộ vi xử lý sử dụng điện năng thấp hơn mà có thể xử lý được nhiều thông tin và nhiều kiểu dữ liệu hơn.
Đồng tác giả của nghiên cứu, tiến sĩ Themis Prodromakis Reader từ Đại học Southampton, cho biết: “Hầu hết những công nghệ mới nào khi được ra mắt đều vướng phải những thiếu hụt về những công nghệ hỗ trợ trong thực tế ở thời điểm đó. Công việc của chúng tôi là xây dựng một hệ thống công nghệ hỗ trợ để có thể xây dựng một mạch thần kinh nhân tạo có khả năng xử lý nhiều dữ liệu trong thời gian ngắn – là thách thức của xã hội hiện đại”.
“Những công nghệ này có thể thích ứng được với mọi môi trường mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Chúng có thể xử lý được rất nhiều thông tin hỗn tạp trong một thời gian ngắn và đưa ra kết quả rất đáng tin cậy. Công nghệ mới sẽ giúp con người có thể làm việc tốt mà không cần phải tiếp xúc trực tiếp ở các môi trường khó tiếp cận”.
Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi Hội đồng Nghiên cứu Kỹ thuật và Khoa học Vật lý Hoa Kỳ. Nhóm nghiên cứu từ Đại học Southampton là những người đứng đầu thế giới trong lĩnh vực này. Họ cộng tác với Leon Chua – người đã tiên đoán sự tồn tại của memristor từ năm 1971.
