Vi mạch não bộ nhanh hơn con người

Watson của IBMgần đâychothấyrằngcác siêu máy tínhcó thể chơi cácgame show"Jeopardy" tốthoặctốt hơn so vớiconngười. Lợi thếmà con ngườivẫn mô phỏngphần mềmhọc tập vàthu hồilàhệ thần kinhtương tựcủa một con ngườinhỏ hơn vàđiện năng thấp hơnso vớicănphòngđầyđủcủamáy chủ hiệu suấtcaocầnthiếtchoWatson. Hiện nay, bằng cách sử dụnggiả lậpphầncứngnăng lượng thấpcủa các mạngthầnkinhcủa con người, thay vìphần mềmmô phỏngtrênsiêu máy tínhhiệu suất cao, Việnnghiên cứuCông nghệMassachusettsdự đoán rằngvi mạchcó kích thướcbộ nãonhântạosẽ được học-và-nhớ lại thậmchícònnhanh hơn so vớiconngười.

Trong thời đại củamáy tínhhỗ trợthiết kế (CAD), mô phỏngphần mềmđã trở thànhphép xấp xỉđầu tiêncho bất kỳhệ thốngthôngminh nào. Quyết địnhcácbộphậncủamột thiết kế-nếu có- đểthựchiệnnhư là mộtmô phỏngphầncứngthường phụ thuộc vàokết quảcủamôphỏngphần mềm. Bằng cách xác địnhcácthói quenthường xuyên nhấtđượcsửdụngvàxấp xỉbao nhiêuđộ giả lậpphần cứng sẽtăng tốc độthực hiện nhanh hơn, câu hỏi đặt ra là liệu chi phíthêmmáy gia tốchoặcứng dụng cụ thểtùy chỉnhcác mạchtích hợp(ASIC) cóthểđánh giá được hay không. Giả lậptốt hơnmô phỏngbằng cách tái tạomột chức năngtươngtựtrong môi trườngkhác. Vớicông việc mới này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng phíđiện tửở vị trícủa các ionhóahọc.

Để đẩy việc mô phỏng quy trình học tập-và-nhớ của con người, GiáosưChi-Sang Poon, nhà khoa họcnghiên cứuchínhcủa MIT tạiPhòngKhoa học Y tếvàCông nghệ ở Harvard-MIT, vàcác cộng sựđãtạo ramộtmô phỏngphần cứngyếu tốhọc tậpcủa não bộ-cáckhớp thần kinh. Cáctế bàonãođượcnối với nhau bằngcác khớp thần kinhphát triển khităng giảm điện ápgây ra việc học tập,và teo lạikhisự vắng mặtcủa chúng gây raquên. Poonkhẳng địnhcác khớp thần kinhđiện tửcủamình cùng thi đua nhau học tập vàquên đinhanh hơn so vớiở người, nhờsử dụngphíđiện tử trongdây thân kinh trái ngược vớicác ionhóa chấttrong các kênhdẫn truyền thần kinh.

Poon nói: "Chúng tôi muốn bắtchướcchức năng của nãothực tế, bằng cách bắtcác quy trìnhnộibàođượcdựa trênkênhion, không chỉ làđiện ápđột biến,". "Mô hìnhcủachúngtôinắm bắt đượctất cả cácquátrìnhionxảy ra bên trongmột khớp thần kinh."

Khớp thần kinh nhân tạocủaMITcuốicùngcó thể trở thànhmột yếu tốmạch trongmộtbộ phận giảthần kinhnhưvõng mạcnhântạochữa bệnhmù mắtvàcuối cùng có thểđược nhân rộngtrên khắpcácmạch tích hợpquy môrấtlớn(VLSIs), nơihàngtriệungườicó thểmô phỏngtoànbộcác vùng nãonhưkhả năngnhậndạngmô hìnhcủa vỏ nãothịgiác. Ngày nay,tuynhiên, các nhà nghiên cứuMITvẫn còn đanghoànthiệnmộtkhớp thần kinhduy nhất,mà cho đến nayđòi hỏi phải cókhoảng 400bóng bán dẫn. Poonđã đồng nghiên cứu vớiđồng nghiệp là giáo sưMarkBear của MIT, giáo sư ShouvalHarel của Đại học Texasvànhà nghiên cứu, cựu tiến sĩ củaMIT, GuyRachmuth.

Thùy Linh