जब यह आग, एक न्यूरॉन की खपत में काफी अधिक ऊर्जा की तुलना में एक समकक्ष कंप्यूटर के संचालन । और अभी तक, एक नेटवर्क के साथ मिलकर न्यूरॉन्स सकते हैं, लगातार जानने के लिए, भावना और जटिल कार्य पर है कि ऊर्जा का स्तर वर्तमान में कर रहे हैं के लिए अप्राप्य भी राज्य के-the-कला प्रोसेसर.
क्या करता है एक न्यूरॉन ऐसा करने के लिए ऊर्जा बचाने के लिए है कि एक समकालीन कंप्यूटर प्रोसेसिंग यूनिट नहीं है?
कंप्यूटर मॉडलिंग में शोधकर्ताओं ने सेंट लुइस में वाशिंगटन विश्वविद्यालय’ McKelvey स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग प्रदान कर सकता है एक जवाब है । का उपयोग कर नकली सिलिकॉन “न्यूरॉन्स,” वे पाया है कि ऊर्जा की कमी के लिए एक प्रणाली, के साथ युग्मित आंतरिक संपत्ति न्यूरॉन्स स्थानांतरित करने के लिए है करने के लिए सबसे कम ऊर्जा विन्यास, करने के लिए सुराग एक गतिशील, पर एक दूरी संचार प्रोटोकॉल है कि दोनों को और अधिक मजबूत और अधिक ऊर्जा-कुशल की तुलना में पारंपरिक कंप्यूटर प्रोसेसर.
अनुसंधान, प्रयोगशाला से की शांतनु Chakrabartty, क्लिफर्ड डब्ल्यू मर्फी प्रोफेसर में प्रेस्टन एम विभाग के सिस्टम और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग, प्रकाशित किया गया था पिछले महीने के जर्नल में न्यूरोसाइंस में फ्रंटियर्स.
यह एक मामले की कम से अधिक कर रहे.
Ahana गंगोपाध्याय, एक छात्र डॉक्टरेट में Chakrabartty प्रयोगशाला और सीसा लेखक पर कागज की जांच की गई है कंप्यूटर मॉडल का अध्ययन करने के लिए ऊर्जा की कमी पर सिलिकॉन न्यूरॉन्स — कृत्रिम रूप से बनाया न्यूरॉन्स से जुड़े तारों का पता चलता है, एक ही गतिशीलता और व्यवहार के रूप में, हमारे दिमाग में न्यूरॉन्स.
की तरह जैविक न्यूरॉन्स, उनके सिलिकॉन समकक्षों पर भी निर्भर करेगा विशिष्ट विद्युत स्थिति आग करने के लिए, या कील । इन spikes कर रहे हैं के आधार neuronal संचार, zipping, आगे और पीछे ले जाने के न्यूरॉन के न्यूरॉन से जानकारी.
शोधकर्ताओं ने पहली बार देखा में ऊर्जा की कमी पर एक न्यूरॉन. तो एक जोड़ी है. तो, वे जोड़ा गया अधिक. “हमने पाया है कि वहाँ एक तरीका है करने के लिए उन्हें इस्तेमाल कर सकते हैं जहां इनमें से कुछ ऊर्जा की कमी है, खुद को बनाने के लिए, एक आभासी संचार चैनल,” Chakrabartty कहा.
एक समूह न्यूरॉन्स की चल रही के तहत एक आम ऊर्जा बाधा है । तो, जब एक न्यूरॉन spikes, यह जरूरी है को प्रभावित करता है उपलब्ध ऊर्जा-नहीं बस के लिए न्यूरॉन्स यह सीधे कनेक्ट करने के लिए, लेकिन सभी दूसरों के लिए ऑपरेटिंग के तहत एक ही ऊर्जा बाधा है ।
Spiking न्यूरॉन्स बनाने के इस प्रकार में perturbations प्रणाली की अनुमति देता है, प्रत्येक न्यूरॉन के लिए “पता” जो दूसरों रहे हैं spiking, जो प्रतिक्रिया कर रहे हैं, और इतने पर । यह के रूप में अगर न्यूरॉन्स थे सभी में एम्बेडेड एक रबड़ शीट; एक एकल लहर की वजह से एक कील को प्रभावित करेगा । और सभी शारीरिक प्रक्रियाओं, प्रणालियों की सिलिकॉन न्यूरॉन्स करते हैं करने के लिए स्व-अनुकूलन करने के लिए अपने कम से कम-ऊर्जावान अमेरिका को भी प्रभावित किया जा रहा द्वारा अन्य न्यूरॉन्स के नेटवर्क में.
इन बाधाओं के लिए एक साथ आने का एक प्रकार के रूप में माध्यमिक संचार नेटवर्क है, जहां अतिरिक्त जानकारी संप्रेषित किया जा सकता है के माध्यम से गतिशील लेकिन सिंक्रनाइज़ टोपोलॉजी के spikes. यह की तरह रबड़ शीट हिल में एक सिंक्रनाइज़ लय में प्रतिक्रिया करने के लिए कई spikes.
इस टोपोलॉजी के साथ किया जाता है यह जानकारी है कि सूचना नहीं है, बस करने के लिए न्यूरॉन्स रहे हैं कि शारीरिक रूप से जुड़ा हुआ है, लेकिन करने के लिए सभी न्यूरॉन्स के तहत एक ही ऊर्जा बाधा सहित, लोगों को नहीं कर रहे हैं कि शारीरिक रूप से जुड़ा हुआ है ।
के दबाव के तहत इन बाधाओं, Chakrabartty ने कहा, “वे जानने के लिए एक नेटवर्क के रूप में मक्खी पर.”
इस के लिए बनाता है और अधिक कुशल संचार की तुलना में पारंपरिक कंप्यूटर प्रोसेसर, जो की सबसे खोना अपनी ऊर्जा की प्रक्रिया में रैखिक संचार, जहां न्यूरॉन एक चाहिए एक संकेत भेजने के माध्यम से बी करने के क्रम में संवाद के साथ सी.
का उपयोग कर इन सिलिकॉन न्यूरॉन्स के लिए कंप्यूटर प्रोसेसर की क्षमता-के लिए-प्रसंस्करण गति tradeoff, Chakrabartty कहा. यह अनुमति देगा हार्डवेयर डिजाइनरों बनाने के लिए प्रणाली का लाभ लेने के लिए यह माध्यमिक नेटवर्क कंप्यूटिंग न सिर्फ रैखिक है, लेकिन की क्षमता के साथ प्रदर्शन करने के लिए अतिरिक्त कंप्यूटिंग पर यह माध्यमिक नेटवर्क के spikes.
तत्काल अगले कदम है, हालांकि, कर रहे हैं बनाने के लिए है कि एक सिम्युलेटर का अनुकरण कर सकते हैं न्यूरॉन्स के अरबों. तो शोधकर्ताओं शुरू हो जाएगा निर्माण की प्रक्रिया एक शारीरिक चिप.