ปัญญาประดิษฐ์ รู้จักกับ “Memristors” ระบบอิเล็กทรอนิควิวัฒนาการสมองมนุษย์ ประหยัดพลังงานได้ถึง 1000 เท่า

ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligent) อันมีประสิทธิภาพในการใช้พลังงานเยี่ยมยอดเข้าใกล้ความเป็นจริงเข้ามาเรื่อยๆ หลังงานวิจัยล่าสุดของ UCL (University College London) ค้นพบแนวทางการพัฒนาระบบอิเล็คทรอนิคสมองกลให้มีความแม่นยำมากขึ้น โดยใช้ Memristors เพื่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียมแทนที่ Transistors ที่ใช้กันมายาวนาน ค่าประมาณการประหยัดพลังงานถูกคำนวณออกมาโดยทีมวิจัย พบว่ามีค่าประมาณการอยู่ที่มากกว่า 1000 เท่า

ปัญญาประดิษฐ์ AI ที่ใช้กันอยู่อย่างแพร่ประกอบด้วย Transistors

มีการใช้และปล่อยพลังงานจำนวนมาก ยกตัวอย่างเช่นภายในการทดสอบโมเดลหนึ่งโมเดลของ AI จะก่อให้เกิดก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เฉลี่ย 284 ตัน หรือเทียบได้กับการเผาไหม้ของรถยนต์ตลอดการใช้งานจนหมดอายุไขของรถรวม 5 คันเลยทีเดียว หากแทนที่ Transistors ด้วยการใส่ Memristors เข้าไปในกระบวนการคล้ายกันนี้จะมีการเกิดก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่าได้เท่ากับการใช้รถยนต์เพียงวันเดียวเท่านั้น

ด้วยเหตุที่ Memristors มีประสิทธิภาพด้านการประหยัดพลังงานอย่างมีนัยยะ การนำไปใช้ร่วมในระบบคอมพิวเตอร์ต่างๆเช่น อุปกรณ์พกพาขนาดเล็ก ก็อาจจะจุพลังงานไปใช้ได้มากกว่าปัจจุบันมหาศาล และอาจต่อยอดไปถึงการไม่ต้องเชื่อมระบบอินเตอร์เน็ตในอนาคต เพราะการพึ่งพาระบบอินเตอร์เน็ตมากเกินไปในปัจจุบันนี้อาจส่งผลให้เกิดปัญหาในอนาคตที่สำคัญ เนื่องจากความต้องการข้อมูลมีเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ แต่ในความสามารถในการรับส่งข้อมูลเหล่านี้กลับยากขึ้นทุกวันๆ

บทตีพิมพ์ "Nature Communications" ของ UCL กล่าวถึงความละเอียดแม่นยำที่เพิ่มขึ้นจากการใช้ Memnistors ร่วมกับเครือข่าวประสาทอื่นๆ นั่นแปลว่างเครือข่ายที่ใช้ระบบอิเล็คทรอนิคที่มี Memristors เป็นส่วนประกอบอยู่จะลดความผิดพลาดหรือจุดบกพร่องออกไปได้แทบทั้งสิ้น

รูปผลการทดลองบางส่วนเกี่ยวกับ memristors ; nature

Memristors มาจาก Memory ที่แปลว่าความจำผสมกับ Resistors ที่แปลว่าตัวต้านทาน รวมกันเป็นวัสดุที่มีความสามารถในการจำประจุไฟฟ้าที่วื่งผ่านตัวมันได้แม้ทำการปิดระบบอยู่ ตัว Software ของ memristors มีการพัฒนาอย่างก้าวกระโดด หลุดพ้นออกจากระบบโปรแกรมภายใต้ฐานเลข 0 และ 1 (Binary code) แต่มีหลายระดับเลยตั้งแต่ 0 ไปถึง 1 ในเวลาเดียวกัน จุดนี้เองทำให้เราสามารถใส่ข้อมูลเข้าไปใน bit มากกว่าปกติ

ยิ่งไปกว่านั้นกลไกของ Memristors มักถูกอธิบายว่าเป็นการคำนวนแบบ Neuromorphic (วิวัฒนาการมาจากการทำงานของระบบสมอง) เพราะหลักการทำงานของมันมีกระบวนการการทำงานควบคู่กับความจำเสร็จสรรพในตัวเอง ข้อมูลที่เข้าสมองเราก็จะถูกจำได้โดยสมองเราไปด้วยในเชิงเดียวกัน ซึ่งต่างจากระบบคอมพิวเตอร์ปัจจุบันที่จำเป็นต้องใช้พลังงานในการเคลื่อนย้ายข้อมูลจากกระบวนการใดๆมาเก็บไว้ที่อีกแหล่งหนึ่ง

ดร. Adnan Mehonic และเพื่อนร่วมชั้นทำการทดลองโดยใช้ memristors ที่นำจากวัสดุแตกต่างชนิดกันมาช่วยแก้ปัญหาต่างๆที่เกิดจุดบกพร่องขึ้นในระบบอิเล็กทรอนิคและพบว่าสามารถพัฒนาระบบความถูกต้อง ความละเอียดแม่นยำของระบบเหล่านั้นได้มากขึ้นจริง อันไม่ต้องคำนึงถึงวัสดุหรือเทคโนโลยีเฉพาะตัวของ memristors เลย

ดร. Adnan Mehonic กำลังถือ memristors ; sciencedaily

ดร. Mehonic หนึ่งในผู้นำโครงการการคิดค้น memristors ว่าเรามีวิธีมากมายที่ช่วยปรับปรุงและพัฒนา ไม่ใช่ระดับอุปกรณ์แต่เป็นพฤติกรรมระดับระบบซึ่ง memristors ถือเป็นหนึ่งในนั้น การที่ตัวระบบของมันทำงานเป็นเครือข่ายเล็กๆหลายๆเครือข่ายร่วมกันแทนที่จะเป็นเครือข่ายขนาดใหญ่เพียงเครือข่ายเดียวทำให้เกิดความถูกต้องแม่นยำโดยรวมมากขึ้น

Dovydas Joksas หนึ่งในสมาชิกกล่าวเพิ่มเติมว่า เราทดลองนำเทคนิคที่นิยมใช้กันในวิทยาการคอมพิวเตอร์มาให้อยู่ในบริบทของ memristors และได้ผลลัพธ์ที่ดีเยี่ยม แถมการจำลองเบื้องต้นเราพบว่าแม้แต่การหาค่าเฉลี่ยอย่างง่ายก็สามารถเพิ่มความแม่นยำของเครือข่ายประสาทที่จำได้อย่างมีนัยสำคัญ

-----

เรียบเรียงโดย ชยุตม์ สุดล้ำเลิศ ทีมงาน iEnergy Guru

แหล่งที่มา :

scicetechdaily: https://scitechdaily.com/brain-inspired-electronic-system-could-make-artificial-intelligence-1000-times-more-energy-efficient/

nature communications: https://www.nature.com/articles/s41467-020-18098-0