A jelenlegi számítógépek olyan gyors és precíz számításokra képesek, amelyek messze meghaladják az emberek képességeit, a jövőbeli számítástechnikai eszközök, szuperkomputerek, kvantumgépek, mesterséges intelligencia szoftverek pedig minden eddiginél nagyobb mennyiségű adat kezelésére lesznek képesek, ami a Big Data korában különösen nagy segítséget jelent majd. Ezzel összehasonlítva a sokszor hibásnak tűnő, véges memóriájú, szubjektív és részrehajlásra hajlamos, gyakran még a tulajdonosát is becsapó emberi agy tökéletlen számítási eszköznek tűnik, de ez csak a látszat, valójában a komplex masina, ami a fejünkben dolgozik, sokkal gazdaságosabb és hatékonyabb, mint a (jelenlegi) számítógépek.

Ennek egyik oka, hogy a komputerekben külön folyamatok szolgálnak az információk kezelésére és tárolására, a két feladat szétválasztása pedig nagyon megnöveli az energiafelhasználás mértékét. Az emberi agy multitasking módon dolgozik, egyszerre érzékeli a környezetet, szortírozza a beérkező információkat, menti a hosszútávú memóriába a fontosabb adatokat, mindezt viszonylag alacsony kalória (energia) fogyasztással. Bár az egyszerre hatékonyan futtatható folyamatok száma véges, előbb-utóbb a performancia rovására megy, ha sok mindent próbálunk meg egyszerre csinálni, de a kutatások szerint az összevont rendszer, ami egyidejűleg dolgozza fel és tárolja az információt, a számítógépes rendszerek teljesítményét is nagyban megnöveli, energiaéhségüket pedig csökkenti.

Ezeket a számítógépes eszközöket memrisztoroknak hívják (a memory/memória és resistance/ellenállás szavakból alkotva) és jelenleg az egyik leghatásosabb módját jelentik a helyben történő számítások elvégzésének, az úgynevezett edge computingnak, amellyel a távoli adatközpontokban, felhőkben való tárolás energiaköltségét próbálják csökkenteni a szakemberek. A memrisztorok egyszerre limitálják és szabályozzák az elektromosság áramlását az áramkörön belül, miközben képesek emlékezni is, így memóriatárolóként is funkcionálnak. Azonban létre lehet hozni még ezeknél is gazdaságosabb és sokoldalúbb tranzisztorokat is, amelyek az emberi tanulási folyamatokat mímelik, ezek a szinaptikus tranzisztorok.

A Northwestern Egyetem és a Hongkong Egyetem szakértői olyan eszközt építettek, amely az idegrendszer szinapszisaihoz hasonló módon továbbítja az adatokat és ezzel az emberi agy rugalmasságát szimulálja. A neuromorfikus dizájn nem újdonság, a kutatók nagyjából a mesterséges intelligencia ötletének születése óta próbálják a humán tanulási folyamatokat megfigyelni és leutánozni az algoritmusok létrehozásakor, a neuromorf számítástechnika, amely a chipek struktúrájába integrálja az organikus rendszerek sajátosságait, pedig már az 1980-as évek óta létezik, de a most alkotott tranzisztor egyedi módon, asszociációval képes tanulni. Ehhez egy vezető műanyag réteget kombináltak organikus, elektronkémiai tranzisztorokkal, amelyek képesek voltak ikonokat csapdába ejteni. Az ionok ugyanazt a szerepet játsszák a mesterséges agyban, mint amit a neurotranszmitterek az idegrendszerben, vagyis ezek közvetítik az elektromos/kémiai jeleket a szinapszisok között.

Azzal, hogy az eszköz ideiglenesen egy helyben tudja tartani az ionokat, megvalósul a memóriatárolás is, és a rendszer az agy képlékeny, az adott feladathoz optimalizált működésével analóg módon sokkal gazdaságosabban végzi a munkáját. Az asszociatív tanulás demonstrálására a tranzisztort összekötötték egy neuromorfikus áramkörrel, majd nyomás,-és fényérzékelő szenzorokat integráltak a készülékbe. Ezután a megtanították a gépnek, hogy a két eltérő fizikai ingert, az érintést (nyomást) és a fényjelet asszociálja egymással, úgy, mint ahogy Pavlov kutyája összefüggésbe hozta a csengő hangját az étel megjelenésével. Az áramkörben már az első tanulási ciklus után megjelent a kapcsolat a két jel között, öt további gyakorlási kor után pedig megszületett a teljes asszociáció, vagyis csak a fényjel is elég volt ahhoz, hogy a nyomásra reagáló szinapszisok is aktivizálódjanak.

Az ilyen kísérletek érdekes betekintést nyújtanak a számítógépes rendszerek tanulási folyamatába és hozzájárulhatnak a sokkal kevesebb energiával működő gépek építéséhez, de ebben az esetben még egy különleges tulajdonsággal is rendelkezett a szinaptikus tranzisztor: mivel az áramkört puha és hajlékony polimer rétegre helyzeték, ezért a jövőben hordható eszközökbe vagy egyenesen az emberi agyba építhető chipekbe lehet majd integrálni. Így, akárcsak a memrisztorokkal, helyben végezhető számításokat lehet majd kivitelezni a segítségével, méghozzá alacsony fogyasztással.

(Fotó: Pixabay, Flickr/byzantiumbooks/nihgov)

További cikkek a témában:

Különös hasonlóság áll fenn az emberi agy és az Univerzum között Karambolozott egyet a kozmológia és az idegsebészet, aminek eredménye, hogy az agy és az Univerzum – ez két komplex rendszer megdöbbentő módon hasonlít egymásra.
Már embereken is sikerrel tesztelték a vezeték nélküli agy-számítógép interfészt Nem Elon Musk Neuralinkje az egyetlen, ami az emberek agyát igyekszik rákötni a számítógépekre, a BrainGate-nek pedig most egy nagyon fontos lépést sikerült tennie, hogy a technológia a hétköznapokban is elterjedhessen.
Mikor a kis szürke agysejteknek rossz napja van Valójában mi is az emberi agy? Organikus szuper-számítógép? Misztikus, megmagyarázhatatlan entitás, mely több titkot rejteget, mint az egész univerzum együttvéve? Vagy egy szivacsos labda a koponyánkban, ami időnként ellenünk fordul és egyszerűen a szemünkbe hazudik? Íme hat olyan baklövés, mellyel az agyunk napi rendszerességgel kínoz minket.