Искусственные нейроны «Касперского»

«Лаборатория Касперского» стала акционером компании «Мотив НТ» с долей участия 15%. Компании совместно работают над созданием первого в России нейроморфного процессора, который позволяет реализовывать импульсные или спайковые нейронные сети (Spiking neural network – SNN). Компания уже выпустила первую партию процессоров «Алтай», которые спроектированы с нормой 28 нм и позволяют обрабатывать изображения более 2 тыс. кадров в секунду. Сейчас компании разрабатывают вторую версию нейроморфного процессора и занимаются поиском технологических партнёров для создания совместных пилотных проектов с использованием нейрочипа «Алтай».

Российские нейроморфные технологии

В 2019 году «Лаборатория Касперского» заключила соглашение о сотрудничестве с «Мотив НТ» и присоединилась к разработке первого в России нейроморфного процессора «Алтай» для аппаратного ускорения работы систем с использованием искусственного интеллекта. За это время специалисты компаний произвели первую партию процессоров, разработали комплект программного обеспечения для работы с ними, а также экспериментально подтвердили расчётные характеристики быстродействия и энергоэффективности. Тестирование показало, что нейроморфный процессор «Алтай» потребляет почти в 1000 раз меньше энергии, чем широко применяемые сегодня традиционные графические ускорители.

Нейроморфные процессоры имеют собственную архитектуру, которая не соответствуют канонам фон Неймана, где память и вычислитель разделены. В нейроморфном процессоре каждое ядро имитирует биологические нейроны, которые объединяют память (асконы) и вычисления (нейроны), как это реализовано в естественных нейронных сетях. В результате, каждый процессор обрабатывает набор нейронов (запоминает состояние и пороговые значение) и асконов (коэффициент влияния их друг на друга), которые обмениваются короткими импульсами (спайками) и выработают коллективное решение. Обучение (подбор коэффициентов) нейросети выполняется с помощью специального SDK. Сейчас нейроморфные процессоры есть в ассортименте компании IBM (TrueNorth) и Intel (Loihi). Хотя количество нейронов, имулируемых «Алтаем», не раскрывается, но для сравнения TrueNorth, который также выполнен по технологии 28 нм, содержит 4096 ядер, каждое из которых эмулирует 256 нейронов с 256 связями (асконов). «Мотив НТ» уже спроектировала DIMM-рейки, содержащие до 8 нейропроцессоров, которые как раз и были по достоинству оценены «Лабораторией Касперского».

«За два с половиной года совместной работы над созданием нейроморфного процессора „Алтай“ мы добились значительного прогресса и видим большой потенциал этого проекта в России и на глобальной арене, — пояснил инвестиционное решение своей компании директор департамента перспективных технологий „Лаборатории Касперского“ Андрей Духвалов. — По разным оценкам, уже к 2025 году объём мирового рынка нейроморфных чипов может превысить 7,5 млрд долларов США. Инвестиции и вхождение в состав акционеров компании „Мотив“ — важный шаг, который подтверждает визионерские амбиции „Лаборатории Касперского“ и стремление находить перспективы в разных технологических областях, в том числе за пределами традиционной кибербезопасности. Это первый раунд инвестиций, и мы намерены продолжить увеличивать нашу долю в ближайшие годы».

Перспективы нейропроцессоров

«Область применения нейроморфных процессоров — аппаратное ускорение работы систем искусственного интеллекта нового поколения на основе обучения импульсных нейронных сетей, — пояснил генеральный директор „Мотив НТ“ Алексей Романов. — Такой подход более биологоподобен: нейроны обмениваются не числами, как в искусственных нейронных сетях, а импульсами — спайками, как и биологические нейроны.  Этот подход открывает возможность создания чрезвычайно энергоэффективных решений. Они будут востребованы в сферах интернета вещей, робототехники, беспилотного транспорта, AR-проектах, системах киберфизической безопасности, распознавания лиц, интеллектуальной обработки больших данных, например в ЦОДах. Их можно встраивать в системы технического зрения и распознавания речи. Кроме того, развитие этой технологии может стимулировать появление принципиально новых устройств и технологий за счёт существенного повышения адаптивности и быстроты обучения».

Следите за нашими новостями в Телеграм-канале Connect


Поделиться:



Следите за нашими новостями в
Телеграм-канале Connect

Спецпроект

Медицинские задачи для ИИ

Подробнее
Спецпроект

Цифровой Росатом

Подробнее


Подпишитесь
на нашу рассылку