Создан экономичный нейрочип, который может снабдить искусственным интеллектом смартфоны и портативную электронику


В настоящее время искусственные нейронные сети, работающие на принципах глубинного изучения и самообучения, используются для распознавания объектов на изображениях и для выполнения других функций искусственного интеллекта с очень низким уровнем совершаемых ошибок. Ярким примером этому является нейронная сеть, созданная специалистами лаборатории Google Deep Mind, которая недавно одержала победу над профессиональным игроком в Го, в сложную логическую игру. К сожалению, нейрочипы, чипы с искусственными нейронными сетями, весьма сложны и велики для того, чтобы их можно было использовать в портативной электронике и в смартфонах, где их некоторые функции могут оказаться очень полезными. Однако в будущем все может измениться, и ваш смартфон сможет обрести некоторую долю интеллекта. А это может стать возможным благодаря работе исследовательской группы из Массачусетского технологического института, которая на Международной конференции IEEE по твердотельной электронике представила чип, способный использовать сложное программное обеспечение нейронных сетей и энергетические показатели которого совместимы с портативной электроникой.

Большинство создаваемых сейчас нейронных сетей не являются универсальными, они все ориентированы на выполнение каких-либо конкретных задач, к примеру, для распознавания изображений. Но все эти сети пропускают поток входной информации через ряды математических фильтров, каждый из которых выполняет свою функцию, к примеру, определяет границы изображения, идентифицирует объекты на изображении и выясняет то, что показано на изображении в целом. Все эти процессы требуют перемещения достаточно больших объемов информации внутри процессора и их сложной обработки, что влечет за собой расход значительного количества энергии.


"Когда задачи искусственного интеллекта решаются при помощи графических процессоров, нейронные сети многократно перемещают одни и те же наборы данных от одного ядра к другому, что отрицательно сказывается как на быстродействии, так и на количестве требующейся энергии" - рассказывает Джоэл Эммер (Joel Emer), профессор информатики из Массачусетского технологического института и старший научный сотрудник компании NVidia, - "В архитектуре нашего чипа мы постарались хранить данные как можно ближе к вычислительным ядрам, выполняющим их обработку, что минимизирует необходимость их перемещения".

Новый нейрочип имеет 168 вычислительных ядер, каждое из которых снабжено своей собственной специализированной памятью, и, естественно, все ядра имеют возможность обмениваться данными с другими ядрами, находящимися по соседству. Кроме этого, нейрочип имеет один большой массив памяти, а все данные, передаваемые между ядрами и хранимые в памяти, сжимаются при помощи специальных процедур, что позволяет сэкономить объемы памяти и увеличить скорости обмена информацией.

При решении задач, вписывающихся в возможности нейронной сети чипа Eyeriss, этот чип потребляет 0.3 Ватта энергии, в то время, как для выполнения этой же задачи на мощностях графического процессора мобильного устройства требуется от 5 до 10 Ватт. "Чип Eyeriss является первым специализированным чипом, предназначенным для функционирования сложной нейронной сети" - пишут исследователи.

На нейрочипах предыдущего поколения, созданных группой из Массачусетса, могло работать достаточно ограниченное количество алгоритмов нейронных сетей. А на чипе Eyeriss уже может функционировать нейронная сеть под названием AlexNet, которая имеет достаточно высокую точность работы, позволяет выстраивать сети любого размера и уровня сложности и предъявляет высокие требования к аппаратному обеспечению.

Источник

Создан защищенный RFID-чип, который сделает невозможной "кражу личности"


Новые защищенные чипы радиочастотной идентификации (Radio Frequency Identification, RFID), разработанные специалистами компании Texas Instruments и Массачусетского технологического института если не сделают совсем невозможной, то максимально затруднят так называемую кражу электронной личности. Этот защищенный от взлома чип идентификации предотвращает два наиболее распространенных вида атаки на системы радиочастотной идентификации, которые позволяют злоумышленникам получить ключи шифрования - атаку по сторонним каналам (side-channel attack) и атаку сбоями питания (power glitch attack).

Во время проведения атаки по сторонним каналам хакеры могут извлечь ключ шифрования, анализируя образцы колебаний потребляемой энергии в момент осуществления процедуры чтения из памяти при проведении шифровальных операций. Атака сбоями питания позволяет обойти ограничение на количество попыток неправильного ввода пароля путем отключения питания устройства до того момента, пока в его памяти будет произведено изменение значения секретного ключа, что лишает устройство возможности правильно завершить процедуру идентификации.

Первая проблема в чипе решена за счет использования специального генератора случайных чисел, который генерирует новый секретный ключ после каждой процедуры идентификации. Такой же самый генератор установлен на центральном сервере системы безопасности, который выполняет дополнительную проверку подлинности в случае, если RFID-считыватель подвергает сомнению действительность RFID-метки.

А для того, чтобы сделать невозможной атаку прерыванием питания исследователи спроектировали RFID-чип, имеющий собственный источник питания. Этим они устранили один из главных недостатков (и преимущество) RFID-систем, заключающийся в том, что RFID-чип не имеет собственного источника энергии, которая поставляется ему устройством считывания. Цепи электропитания нового чипа разработаны таким образом, чтобы сделать невозможным любое вмешательство в их работу. Кроме этого, в состав чипа введены ячейки быстрой энергонезависимой памяти, которые обеспечивают сохранность всех данных даже при неожиданном отключении питания устройства.

Специалисты компании Texas Instruments уже изготовили несколько опытных образцов защищенных RFID-чипов, которые были подвергнуты процедурам строгого тестирования. Результаты этого тестирования были обнародованы на Международной конференции по твердотельным электронным схемам (International Solid-State Circuits Conference), проходившей не так давно в Сан-Франциско. И эти результаты показывают, что защищенные RFID-чипы работают в точности так, как и задумывалось изначально.

Если подобные RFID-чипы войдут в широкое использование, это будет означать, что "высокотехнологичные грабители" не смогут украсть вашу "электронную личность", номер кредитной карточки или данные с карты-ключа, сидя рядом с вами в кафе, где вы пьете свой утренний кофе. Кроме этого, такие чипы не позволят ворам другого типа произвести кражу ценных товаров из магазина или склада, просто заменив их оригинальные RFID-метки поддельными метками от других менее дорогостоящих товаров

Источник

Ученые изготовили самую маленькую решетчатую структуру


Ученые из Технологического института Карлсруэ (Karlsruhe Institute of Technology, KIT) изготовили решетчатую наноструктуру, которая является самой маленькой на сегодняшний день. Эта решетка сформирована из узлов и "распорок", длина которых не превышает 10 микрометров, а диаметр - 200 нанометров, ячейка этой решетки имеет размеры в 10 микрометров. Структура изготовлена из особой формы чистого углерода, который по многим свойствам напоминает графит, а ее механическая прочность превышает прочность монолитных частиц из большинства твердых материалов.

Первым этапом производства такой решетки является процесс лазерной трехмерной литографии, в котором вся структура формируется лучом лазера в объеме специального фоторезистивного материала под управлением компьютера. Именно этот процесс ограничивает минимальную длину распорок на уровне 5-10 микрометров и их диаметр в 1 микрометр. А последующим этапом, который позволил уменьшить диаметр распорок, стал процесс пиролиза.

Пиролиз заключается в подвергании материала воздействию высоких температур при условии отсутствия кислорода и других окислителей. В данном случае материал был помещен в вакуумную печь и нагрет до температуры в 900 градусов Цельсия. Такая температура заставила переориентироваться все химические связи внутри материала и все элементы, за исключением углерода, были удалены из его кристаллической решетки.

После того, как ученые получили в свое распоряжение готовую решетчатую наноструктуру, они подвергли ее различным испытаниям, в том числе и под высоким давлением. "Согласно результатам экспериментов эта структура продемонстрировала механическую прочность, очень близкую к значению теоретического предела, которая во много раз превышает прочность любых неструктурированных форм углерода" - рассказывает профессор Оливер Крэфт (Prof. Oliver Kraft), - "Алмаз является единственной формой углерода, стабильность и прочность которой превышает аналогичные показатели созданного нами искусственного материала".

Следует отметить, что в данной работе были задействованы ученые из KIT, которые уже имеют опыт в деле изготовления микроструктурированных материалов. В 2014 году им удалось создать такой материал, прочность которого превышала прочность стали, а плотность этого материала не превышала плотности воды. Ученые считают, что разработанный и изготовленный ими материал может найти применение в качестве материала электродов аккумуляторных батарей, фильтров для химической промышленности и оптических компонентов телекоммуникационных систем.

Источник

Астрономы "взвесили" одно из самых больших и ярких колец Сатурна


Группа ученых-астрономов успешно произвела вычисления плотности и массы материи самого большого и яркого кольца Сатурна, известного как кольцо В. Для проведения этих вычислений были использованы данные, собранные исследовательским космическим аппаратом Cassini, а результаты данных исследований позволят ученым узнать некоторое количество новых фактов, касающихся возраста и особенностей формирования кольцевых систем возле газовых гигантских планет.

Масса кольца В была вычислена при помощи данных, полученных картографическим спектрометром VIMS (Visual and Infrared Mapping Spectrometer) аппарата Cassini, который работает в диапазоне видимого и инфракрасного света. Возможности этого инструмента позволили ученым рассмотреть во всех деталях некоторые особенности кольца, такие, как спиральные волны материала с различной плотностью, которая колеблется в пределах от 40 до 140 грамм на кубический сантиметр, возникающие в кольцах под воздействием гравитации движущихся спутников Сатурна. И сделано это было при помощи света от далеких ярких звезд, который просвечивает сквозь кольца.


Ученые отметили, что по изменения уровня прозрачности материи кольца достаточно сложно определить плотность и массу материала. Слишком уж много побочных факторов могут влиять на уровень прозрачности материи и на отражательную способность ее поверхности.

"Внешние проявления могут быть обманчивыми" - рассказывает Фил Николсон (Phil Nicholson), ученый-астроном из Корнуэльского университета, - "К примеру, облако тумана имеет меньшую прозрачность, нежели аквариум с водой. Но при этом, вода в аквариуме имеет гораздо большую плотность и массу, нежели вода, из крошечных капелек которой состоит туман".


Данные спектрометра аппарата Cassini позволили ученым преодолеть "обманчивость внешних проявлений" и вычислить приблизительную массу материи кольца В, которая, по их мнению, находится в пределах 7-12х10^18 килограмм. Полученные учеными данные достаточно сильно разняться с общепринятым мнением, суммарная масса материи в кольце гораздо меньше, нежели считалось ранее (1-7х10^19 килограмм). Это, с учетом темпов поступления материи в виде пыли из окружающего пространства, указывает на то, что само кольцо и система колец в целом значительно моложе, возраст системы колец может составлять несколько сотен миллионов лет, а не несколько миллиардов лет.

Несмотря на то, что аппарат Cassini приближается к финалу его миссии, остается еще множество тайн и загадок, связанных с Сатурном и системой его колец. И, вполне вероятно, что некоторые из этих тайн аппарату Cassini удастся раскрыть в самый последний момент, когда он нырнет в промежуток между Сатурном и его кольцами. Именно в этом момент аппарат соберет данные, на основе которых ученые смогут вычислить точное значение массы планеты без учета массы ее системы колец. А это, в свою очередь, позволит определить массу колец Сатурна альтернативным образом, что послужит либо доказательством, либо опровержением результатов исследований, о которых сейчас шла речь.

Источник

Медики добились увеличения продолжительности жизни подопытных животных на 35 процентов


Ученые-медики из клиники Майо (Mayo Clinic), продемонстрировали, что постаревшие клетки, клетки, которые неспособны делиться и которые с возрастом накапливаются в любом живом организме, оказывают отрицательное воздействие на состояние здоровья, сокращая продолжительность жизни в среднем на 35 процентов. Результаты исследований, недавно опубликованные в журнале "Nature", показывают, что принудительная очистка организмов подопытных животных от постаревших клеток задерживает процессы формирования опухолей, воспалений, восстанавливает нормальное функционирование органов и увеличивает продолжительность жизни животных без каких-либо отрицательных побочных явлений.

"Клеточное старение - это биологический механизм, функционирующий как "аварийный тормоз" для поврежденных клеток организма, который не позволяет им делиться. Как только этот "аварийный тормоз" срабатывает, эти клетки становятся абсолютно бесполезными, и даже вредными для организма" - рассказывает Ян ван Деурсен (Jan van Deursen), ученый из клиники Майо, - "Очистка организма от постаревших клеток уже достаточно давно рассматривается как один из теоретических методов профилактики онкологических заболеваний различных типов".

Иммунная система организма сама достаточно неплохо справляется с удалением постаревших клеток, но со временем работа иммунной системы становится менее эффективной. Скопления постаревших клеток являются источниками целого ряда отрицательных факторов, которые поражают находящиеся рядом здоровые клетки и вызывают хронические воспаления, которые ответственны за целый рад возрастных заболеваний.

Для борьбы с постаревшими клетками исследователи из клиники Майо использовали трансген, который воздействовал на постаревшие клетки и подстегивал иммунную систему к их удалению. После введения трансгенного препарата под названием AP20187 подопытным грызунам медики наблюдали снижение темпов роста опухолей, а возрастные нарушения работы некоторых органов даже "повернулись вспять". Средняя продолжительность жизни животных, получивших инъекцию препарата, увеличилась на 17-35 процентов, при этом, животные демонстрировали вполне здоровое поведение, а в жировых, мышечных тканях и тканях некоторых органов было замечено снижение количества воспалений.

"Постаревшие клетки накапливаются в организме по мере увеличения его возраста. Для организма эти клетки уже являются полностью бесполезными, даже вредными. Они делают плохие вещи по отношению к здоровым тканям, что сокращает не только срок жизни в целом, но и длительность здорового периода жизни" - рассказывает ван Деурсен, - "Теперь мы получили возможность удалить такие клетки из организма без любых отрицательных побочных эффектов, и этот метод может стать основой новых методов лечения, которые будут давать поистине фантастические результаты".

"Но нам предстоит проделать немало дополнительной работы. Для получения значимого терапевтического эффекта необходим более эффективный препарат, который позволит удалить от 60 до 70 процентов от всего количества постаревших клеток. Только так можно будет избежать лавинообразного накопления этих клеток в организме и получить глубокое положительное влияние нового метода на состояние здоровья и на продолжительность жизни


Источник

Разработана система искусственного интеллекта, способная следить за "здоровьем" машин и механических систем любой сложности


Группа исследователей из университета Алабамы (University of Alabama), возглавляемая доктором Родриго Тейксейра (Dr. Rodrigo Teixeira), разработала алгоритмы системы искусственного интеллекта, позволяющей производить точную диагностику состояния механических систем любого уровня сложности. Во время проверки работоспособности этой системе были "скормлены" данные, как подготовленные при помощи математических моделей, так и полученные экспериментальным путем с различных механических устройств. И в обоих случаях система продемонстрировала точность определения неисправностей, которая не опускалась ниже отметки в 90 процентов.

"Способность извлечения актуальной и достоверной информации из уровней и частоты вибрации деталей и узлов машин позволит промышленным предприятиям гораздо дольше поддерживать свое оборудование в работоспособном состоянии и тратить меньше средств на его обслуживание" - рассказывает доктор Тейксейра, - "Пока эта технология находится на этапе испытаний, но уже сейчас мы достаточно точно можем сказать, как хорошо она будет работать в реальных условиях".

Система работает путем поиска вибраций, генерируемых деталями машин, такими как двигатели и коробки передач, и выявления в этих вибрациях аномальных отклонений. Эти отклонения сигнализируют об увеличении уровня износа деталей и о скорой необходимости проведения технического обслуживания, которое, в большинстве случаев, может предотвратить поломку механизма.

"Любая машина дрожит и вибрирует, но если она начинает вибрировать по-другому, значит в ней что-то работает не так как надо" - рассказывает доктор Тейксейра, - "Если вы имеете возможность засечь неисправность прежде, чем она станет фатальной, вы может произвести ремонт заблаговременно, сэкономить время и деньги, в которые обойдется вам вынужденный простой техники или технологического оборудования".

Трудности в извлечении полезной информации из вибрации машин и механизмов заключаются в большом количестве посторонних шумов, которыми полны производственные помещения. С этой точки зрения, извлечение полезной информации напоминает поиски иголки в стоге сена. Существующие системы контроля, основаны на алгоритмах, учитывающих только статичные колебания и разницу в частоте полезных и шумовых сигналов. Несмотря на это, такие алгоритмы кое-как справляются со своей задачей, но делают это с превеликим трудом и высоким процентом ошибок.

"Главная проблема заключается в том, что в области механических систем теория всегда кардинально отличается от того, что наблюдается в действительности" - рассказывает доктор Тейксейра, - "Для устранения таких разногласий мы взяли алгоритмы системы искусственного интеллекта и обучили его основным принципам физики, которые определяют все эффекты и процессы в вибрирующей окружающей среде".

Реальные испытания новой системы искусственного интеллекта производятся при содействии армии США на данных HUMS (Health and Usage Monitoring Systems), снимаемых со специализированных датчиков одного из военных вертолетов. "Подход глубинного машинного обучения позволяет системе анализировать не только один единственный полет, а принимать во внимание массив данных, собранный за все время эксплуатации машины" - рассказывает Крис Соттер (Chris Sautter), участник данной программы со стороны военных, - "Мы обучаем алгоритм воспринимать контролируемую систему так, как вы обучаете мобильный телефон своему голосу. А через какое-то время система становится способной определить зарождение даже незначительной неисправности и передать "сигнал тревоги" команде технического обслуживания".

Источник