Американские ученые разрабатывают процессор, который будет обрабатывать видеоданные в тысячу раз быстрее и потреблять при этом в 10 тыс. раз меньше энергии по сравнению с современными системами.

Группа исследователей из Мичиганского университета, США, во главе с профессором Вэй Лу (Wei Lu) приступила к разработке чипа, предназначением которого будет обработка видеоданных.

Целью ученых является сделать так, чтобы процессор обрабатывал видео в тысячу раз быстрее по сравнению с современными решениями и при этом потреблял в 10 тыс. раз меньше электрической энергии, сообщает Phys.org.

По словам Лу, сегодня в мире насчитывается столько систем видеонаблюдения, что вскоре наступит момент, когда существующие вычислительные системы уже не смогут успевать обрабатывать объем генерируемых видеоданных. «Мы планируем создать систему, которой это будет под силу», - сказал ученый.

Спонсором команды Лу является Агентство по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам при Министерстве обороны США (DARPA). К текущему моменту оно выделило на проект $1,3 млн из планируемых $5,7 млн.

Чип, к разработке которых приступили американские ученые, характеризуется как «процессор с самоорганизующейся адаптивной нейронной сетью». Данная сеть будет выполнена из стандартных транзисторов, а также из новых элементов под названием мемристоры. Мемристор - это резистор с памятью, величина сопротивления которого зависит от того, какой ток пропускали через элемент ранее. Новый чип сможет самообучаться и обрабатывать большое количество сигналов параллельно, утверждают ученые.

Вместо того, чтобы обрабатывать изображение пиксель за пикселем, как это делается сегодня, нейронная сеть будет «смотреть» на изображение целиком и выявлять в нем несистематические структуры посредством логических выводов.

«В основе идеи лежит постулат, что основная часть видеоинформации - это шум, - поясняет Лу. - Вместо того чтобы обрабатывать и передавать весь этот шум, адаптивная нейронная сеть сможет вычленить ключевую информацию и реконструировать изображение на основе небольшой порции данных».

Работа будет проходить в два этапа. На первом этапе ученые планируют использовать мемристоры как память в дополнение к обычным соединениям, чтобы оснастить чип механизмом самообучения. На втором этапе мемристорами планируется заменить места соединений традиционных электрических цепей, то есть сделать из них синапсы, создав аналог мозга живого существа.