⇡#Функциональная модель мозга Spaun
Одним из главных событий околокомпьютерной науки прошедшей недели следует признать представление так называемой функциональной модели мозга — Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network). По утверждению создателей, их компьютерная модель коренным образом отличается от других разработок. Попробуем разобраться, что же в ней инновационного.
Рис. 1. Spaun читает и запоминает числа
Такие симуляторы мозга, как IBM Watson, нацелены главным образом на решение практических задач. Они пытаются найти решение проблемы наилучшим образом из возможных и не учитывают функциональные особенности разных областей коры мозга. Эти модели интенсивно развиваются, учёные наращивают количество искусственных нейронов, задействуют всё более мощные суперкомпьютеры, но создаваемый таким образом виртуальный мозг по своему поведению всё же сильно отличается от реального.
Разработчики Spaun решили отказаться от количественной гонки и сосредоточиться на качестве имитации мозговой деятельности. Во главу угла поставлено максимальное приближение процессов обработки информации к тем, которые проходят в реальном мозге. Spaun включает всего 2,5 млн нейронов. Казалось бы, это очень мало на фоне достижений современной науки. Тот же Compass от IBM, о котором мы говорили в прошлом выпуске, позволил смоделировать работу 65 млрд нейронов. Но Spaun имеет несколько важных преимуществ. Во-первых, все искусственные нейроны в Spaun разделены на функциональные группы, как и в человеческом мозге, чего не предусмотрено в других моделях. Одни виртуальные клетки отвечают за зрительное восприятие, другие — за двигательные функции, третьи — за память, и так далее. Во-вторых, эти функциональные группы тесно связаны и взаимодействуют между собой. Потоки информации, управляемые искусственным таламусом, по мере необходимости могут переходить из одного отдела мозга в другой, то есть Spaun умеет переключаться между задачами.
Несмотря на малое количество нейронов, Spaun умеет распознавать числа (зрительно, с помощью камеры), запоминать их, оперировать с последовательностями чисел, а также записывать их с помощью специальной роботизированной руки. И по выполнению задач он очень напоминает человека. По крайней мере гораздо больше, чем другие симуляторы. Он может даже решать простые числовые головоломки из IQ-тестов. Spaun, как и человеку, свойственно ошибаться. А ещё он может держать в оперативной памяти последовательность цифр только ограниченной длины. Ведь человек тоже может держать в кратковременной памяти не более 5-9 разрядов. В общем, этот симулятор очень интересен с научной точки зрения и, возможно, даст новый толчок развитию искусственного интеллекта.
Презентация Spaun
Разработчики назвали своё творение самой сложной симуляцией функционирующего мозга из созданных на сегодняшний день. Больше подробностей доступно в публикации A Large-Scale Model of the Functioning Brain.
⇡#Технологии в помощь незрячим
Моделирование работы мозга, конечно же, интересное и перспективное занятие. Но не менее актуальной задачей является разработка технологий и устройств, которые бы помогали людям с ограниченными возможностями уже сегодня. Такими полезными исследованиями занимаются швейцарские учёные из Федерального института технологий Лозанны. В частности, группа учёных под руководством Лорицена Томаса Заккарина (Lauritzen Thomas Zaccarin) разработала глазной протез Argus II, который уже поставлен на коммерческие рельсы.
Рис. 2. Структура системы Argus II
Это устройство имплантировано более чем пятидесяти пациентам в Европе. Имплантат использует камеру, монтируемую на очках, процессор для преобразования данных с камеры в электрические импульсы и сеть из шестидесяти электродов, непосредственно «вживленных» в сетчатку. С помощью камеры система собирает визуальную информацию и конвертирует её в сигналы, которые распознаются сетчаткой. Схожая техника используется, например, в улитковом имплантате уха, который пересылает электрические импульсы слуховым нервам, что позволяет глухим слышать.
Рис. 3. Традиционное чтение шрифта Брайля
На днях стали известны результаты нового исследования этой группы учёных. В эксперименте швейцарские изобретатели исключили из системы камеру. Данные о символах шрифта Брайля с помощью электродов передавались в виде сигналов непосредственно на сетчатку. При этом количество электродов было уменьшено до шести. Это позволяет на порядок ускорить чтение текстов незрячими. В ощупывании выпуклых точек шрифта Брайля не было необходимости, так как данные передавались непосредственно в сетчатку.
Всё это открывает весьма интересные возможности. Только представьте, со временем может быть разработана система с беспроводными датчиками, которые получают информацию, например, с мобильного телефона и далее непосредственно передают её на сетчатку, что позволяет незрячему человеку быстро и удобно читать электронные книжки. А со временем, возможно, будет распознаваться и не только текст. Результаты этого интересного исследования опубликованы в журнале Frontiers in neuroprosthetics — статья Reading visual Braille with a retinal prosthesis.
Как и в сфере искусственного интеллекта, совершенству робототехники нет предела. Какими только роботами мы не любовались на страницах нашего издания! Позвольте вам представить ещё одно, хоть и не слишком впечатляющее, но всё же забавное изобретение — робота, разрабатываемого специалистами исследовательской лаборатории Disney Research Pittsburgh, которая создана компанией Disney и Университетом Карнеги–Меллона (Carnegie Mellon University).
Этого робота относят к классу так называемых гуманоидных аниматронов. Назван он так не случайно. Ведь этот робот не только имитирует человеческие движения, что может вызвать улыбку, но и словно играет с человеком.
Робот-жонглёр в работе
Особенно интересно отметить, как этот гуманоид реагирует на неудачные попытки поймать мяч. Он может провести взглядом упавший мяч или же с грустью пожать плечами. Также робот умеет и жонглировать.
Система использует внешнюю камеру (ASUS Xtion PRO LIVE), которая отслеживает траекторию полёта мяча. При этом с помощью алгоритма Калмана робот пытается предсказать, куда и когда упадёт мяч. В рамках эксперимента с роботом играли разные люди, которых предварительно не обучали, как кидать ему мяч. Но он довольно неплохо справился с заданием, лишь несколько раз потерпев неудачу.
Можно долго спорить о ценности этого робота-жонглёра, но применение ему изобретатели уже нашли. В скором времени он может появиться в тематических парках Диснейленда. Нам кажется, что забавляться этой игрушкой будут не только дети.
На днях в Университете Вагенингена (Wageningen University) прошла защита диссертационной работы, посвящённой добыче электричества из почвы с корнями живых растений. Исследования в этом направлении могут иметь далеко идущие последствия, в отличие от разработки роботов-жонглёров. Растения вырабатывают органический материал в процессе фотосинтеза. При этом корни выбрасывают до 70% этого материала в грунт. Бактерии, живущие в почве вокруг корней, разлагают это органическое вещество, в результате чего выделяется электроэнергия. Процессы разрушения органического материала приводят к высвобождению электронов.
Рис. 4. Добывание электричества из почвы
В рамках эксперимента учёные разместили электроды вблизи бактерий. Так называемая «растениево-микробная» топливная ячейка (Plant-Microbial Fuel Cell) сгенерировала 0,4 Вт электроэнергии с одного квадратного метра засаженной площади. Это больше, чем исследователи получают при брожении биомасс. Что интересно, предложенный метод в перспективе можно усовершенствовать с тем, чтобы увеличить количество генерируемой электроэнергии до 3,2 Вт на квадратный метр. Таким образом, подсчитали учёные, если на крыше площадью 100 квадратных метров насадить специально подобранные растения, то создаваемой энергии хватит для обеспечения электропитанием одной семьи.
Что касается реальной практической ценности, то исследователи утверждают: насаждение генерирующих электричество растений на крышах домов станет обыденным уже в ближайшие годы. Серийное производство таких источников зелёной энергии может начаться уже после 2015 года. Они не загрязняют окружающую среду и, по мнению исследователей, являются интересной альтернативой солнечной энергетике. Хотя, как нам кажется, это слишком громкое утверждение. Ведь солнечная энергетика — это уже реальная отрасль, а технология Plant-Microbial Fuel Cell ещё только на грани становления, и неизвестно, с какими проблемами могут столкнуться исследователи в процессе разработки таких источников энергии и перехода к их массовому производству.
Принципы функционирования «растениево-микробной» топливной ячейки были разработаны и запатентованы группой учёных Environmental Technology Group при Университете Вагенингена ещё в 2007 году.
⇡#Топливные микроячейки для питания портативной электроники
Раз уж мы заговорили об инновационных топливных ячейках, логичным будет упомянуть недавнюю работу учёных из Йельского университета. Они предложили усовершенствовать топливные микроячейки использованием так называемого металлического стекла — аморфного металла.
Он прочнее, чем металлы, обычно используемые в топливных микроячейках. Кремний является довольно хрупким материалом и плохим проводником электричества, тогда как нержавеющая сталь в топливных микроячейках постепенно разрушается коррозией. Чтобы успешно использовать эти материалы, на них нужно наносить специальное защитное покрытие. Это существенно усложняет производственный процесс и делает его не только более длительным, но и дорогостоящим.
Рис. 5. Топливная микроячейка из металлического стекла
Внедрение металлического стекла, по утверждению учёных, решает эти проблемы. Литьё требуемых микроструктур из металлического стекла и изменение его формы можно легко провести с помощью недорогих фабричных процессов, которые используются в отрасли производства пластмасс. Аморфный металл является довольно прочным и при этом хорошо проводит электричество.
Исследователи в лабораторных условиях уже создали работающую топливную микроячейку, которая генерирует электричество, и планируют увеличить её мощность. Такие источники энергии смогут использоваться в портативной электронике, в том числе в смартфонах и планшетах. Подробнее об этой интересной работе можно почитать в публикации Bulk Metallic Glass Micro Fuel Cell.
В обзор научных событий за последнюю неделю мы не могли не включить перспективную разработку испанских учёных из Университета Гранады и гренобльской лаборатории CEA-LETI. Речь идёт о совершенно новом типе памяти. Даже не углубляясь в детали новинки, можно с большой долей уверенности сказать, что это исследование очень интересно и перспективно. Ведь им заинтересовались такие крупнейшие отраслевые гиганты, как Samsung Electronics, Hynix и Micron. Уж эти ребята точно имеют нюх на действительно стоящие проекты.
Новая память известна в научной литературе как Advanced Random Access Memory (A-RAM), или же её модификация — A2RAM. Теоретическая модель новой технологии была предложена ещё в 2009 году. Теперь же учёные разработали рабочее устройство, которое экспериментально подтверждает теоретические выкладки. A-RAM может прийти на смену традиционной технологии DRAM, в которой ячейки состоят из транзисторов и конденсаторов. В настоящее время DRAM-память уже выпускают по проектным нормам порядка 20 нм, но дальнейшая миниатюризация весьма затруднительна. Всё упирается в конденсатор, который с каждым разом сложнее уменьшать. Дело в том, что слишком маленький конденсатор не может хранить заряд достаточной величины, чтобы можно было с высокой достоверностью различать «единицы» и «нули».
Рис. 6. Конденсатор — главное препятствие для миниатюризации
В технологии A-RAM предлагается отказаться от конденсатора в структуре ячейки и оставить только один транзистор, который и хранит заряд. Даже при достижении миниатюрных размеров остаётся возможность распознавания двух состояний ячейки. Такое удалось реализовать благодаря физическому разделению в теле одного транзистора электронов и дырок. Сами учёные для наглядности принципиальных особенностей своей технологии приводят следующий пример. Представьте себе большой бассейн. Довольно легко можно сделать так, чтобы в одной части бассейна вода была горячей, а в другой — холодной. Хотя и на короткое время. А вот в случае со стаканом такой трюк проделать уже будет крайне сложно. Именно со стаканом с горячей и холодной водой и сравнивают учёные свою «бесконденсаторную» ячейку.
Рис. 7. Принципиальные особенности технологии A-RAM
Среди достоинств новой памяти выделяют миниатюрность чипов, низкую потребляемую мощность, более высокие скорость и ёмкость. Результаты эксперимента опубликованы в декабрьском выпуске престижного журнала IEEE Electron Device Letters, а также представлены в рамках международной конференции Silicon on Insulator Technology Conference. К сожалению, статья пока есть только в платном доступе.