Инженеры-электрики и компьютерные инженеры Университета Джонса Хопкинса разрабатывают новый подход к созданию чипов нейронных сетей — нейроморфных ускорителей, которые могут обеспечить энергоэффективный машинный интеллект в реальном времени для встроенных систем следующего поколения, таких как автономные транспортные средства и роботы.

Аспирант в области электротехники и вычислительной техники Майкл Томлинсон и студент Джо Ли — оба члены лаборатории Андреу — использовали подсказки на естественном языке и ChatGPT4 для создания подробных инструкций по созданию импульсного чипа нейронной сети, который работает во многом как человеческий мозг.

Посредством пошаговых подсказок ChatGPT4, начиная с имитации одного биологического нейрона, а затем связывая больше для формирования сети, они создали полноценную конструкцию чипа , которую можно было изготовить.

«Это первый чип искусственного интеллекта, который спроектирован машиной с использованием обработки естественного языка . Это похоже на то, как если бы мы сказали компьютеру: «Сделай чип нейронной сети искусственного интеллекта», а компьютер выдает файл, используемый для производства чипа», — сказал Андреас. Андреу, профессор электротехники и компьютерной инженерии, соучредитель Центра обработки языка и речи и член Института нейробиологии Кавли и нового Института науки о данных и искусственного интеллекта Джонса Хопкинса.

Работа была начата на семинаре по инженерии нейроморфного познания 2023 года, который состоялся прошлым летом. Он размещен на сайте препринтов arXiv .

Окончательная сетевая архитектура чипа представляет собой небольшой кремниевый мозг с двумя слоями взаимосвязанных нейронов. Пользователь может регулировать силу этих соединений, используя 8-битную адресуемую систему весов, что позволяет чипу настраивать изученные веса, которые определяют функциональность и поведение чипа.

Реконфигурация и программирование выполняются с помощью удобного интерфейса, называемого подсистемой стандартного периферийного интерфейса (SPI), который похож на пульт дистанционного управления. Эта подсистема SPI также была разработана ChatGPT с использованием подсказок на естественном языке.

Томлинсон объяснил, что они разработали простой чип нейронной сети без сложного кодирования в качестве доказательства концепции. Прежде чем отправить чип в производство, команда провела проверку с помощью обширного программного моделирования, чтобы убедиться, что окончательный проект будет работать так, как задумано, и дать им возможность повторить проект и устранить любые проблемы.

Окончательный проект был отправлен в электронном виде в литейный завод Skywater, службу по производству чипов, где в настоящее время он «печатается» с использованием относительно недорогого 130-нанометрового производственного процесса CMOS.

«Хотя это всего лишь небольшой шаг к крупномасштабным автоматически синтезируемым практическим аппаратным системам искусственного интеллекта, он демонстрирует, что искусственный интеллект можно использовать для создания передовых аппаратных систем искусственного интеллекта, которые, в свою очередь, помогут ускорить разработку и внедрение технологий искусственного интеллекта», — сказал Томлинсон.

«За последние 20 лет полупроводниковая промышленность добилась большого прогресса в уменьшении размера физических структур компьютерных чипов, что позволяет создавать более сложные конструкции в той же области кремния.

«Последние компьютерные чипы, в свою очередь, поддерживают более сложные программные алгоритмы автоматизированного проектирования и создание более совершенного вычислительного оборудования, что приводит к экспоненциальному росту вычислительной мощности, которая является движущей силой сегодняшней революции искусственного интеллекта».