Thành tựu này được công bố trong nghiên cứu bình duyệt đăng trên tạp chí khoa học hàng đầu Science ngày 3/7. Dự án do các nhà khoa học thuộc Đại học Bắc Kinh và Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc thực hiện.

Nhóm nghiên cứu cho biết công nghệ này có thể mở ra những ứng dụng mới trong chẩn đoán và điều trị các bệnh thần kinh như Alzheimer, đồng thời nâng cao hiệu quả của giao diện não máy tính và hỗ trợ bác sĩ trong các ca phẫu thuật thần kinh.

Trọng tâm của nghiên cứu là một chip nhớ kích thước 40 nanomet được tích hợp mạng nơron nhân tạo. Theo nhóm phát triển, thiết bị này đã vượt qua những giới hạn tính toán vốn tồn tại nhiều năm trong lĩnh vực mô phỏng não bộ.

Theo báo cáo, con chip có thể tái tạo các bề mặt não phức tạp trong chưa đầy nửa giây, nhanh hơn từ 50 đến 478 lần so với những hệ thống sử dụng bộ xử lý đồ họa Nvidia A100, dòng GPU từng được xem là tiêu chuẩn hàng đầu cho các tác vụ AI và điện toán hiệu năng cao.

Giáo sư Yang Yuchao, tác giả chính của nghiên cứu, đồng thời là Phó Viện trưởng Trường Điện tử và Kỹ thuật Máy tính thuộc Đại học Bắc Kinh, cho biết chip mới có thể tái hiện chính xác các nếp gấp trên bề mặt não phục vụ mục đích y học.

Ông nhận định công nghệ này có thể tạo ra bước tiến lớn trong lĩnh vực giao diện não, máy tính cũng như chẩn đoán và điều trị các bệnh lý thần kinh. “Trong tương lai, việc xây dựng các bản sao số của não người theo thời gian thực và được cá nhân hóa cho từng bệnh nhân sẽ trở nên khả thi”, ông nói.

Ông cũng cho rằng nền tảng phần cứng này có thể được ứng dụng trong hệ thống dẫn đường thần kinh khi phẫu thuật, hỗ trợ sàng lọc sớm bệnh Alzheimer và xây dựng các liệu pháp điều trị phù hợp với từng bệnh nhân.

Não người sở hữu hàng loạt nếp gấp phức tạp nhằm mở rộng diện tích bề mặt, cho phép chứa hàng tỷ tế bào thần kinh trong không gian giới hạn của hộp sọ. Tuy nhiên, việc tái tạo chính xác cấu trúc này theo thời gian thực từ lâu là thách thức lớn, đòi hỏi các hệ thống tính toán cỡ lớn với thời gian xử lý kéo dài.

Một trong những trở ngại lớn nhất của kiến trúc máy tính truyền thống là bộ nhớ và bộ xử lý hoạt động tách biệt. Dữ liệu phải liên tục di chuyển giữa hai thành phần này, gây ra độ trễ lớn và tiêu tốn nhiều năng lượng.

Để giải quyết vấn đề, nhóm nghiên cứu Trung Quốc đã tích hợp một hệ thống động lực học thần kinh trực tiếp vào kiến trúc "tính toán trong bộ nhớ" (computing in memory). Với thiết kế này, quá trình lưu trữ và xử lý dữ liệu diễn ra ngay trong cùng một mảng bộ nhớ, giúp loại bỏ phần lớn thời gian truyền dữ liệu.

Đáng chú ý, các nhà khoa học còn biến một nhược điểm vốn được xem là trở ngại lớn của công nghệ memristor chuyển pha, thế hệ chip nhớ mới đang được nghiên cứu rộng rãi, thành lợi thế tính toán. Hiện tượng "trôi độ dẫn điện", vốn khiến dữ liệu dễ mất ổn định, đã được khai thác để thực hiện các phép tính thần kinh với hiệu suất cao hơn.

Trong bài bình luận đi kèm trên tạp chí Science, hai nhà nghiên cứu thuộc Trung tâm Nghiên cứu Juelich của Đức nhận định rằng việc kết hợp lưu trữ và xử lý dữ liệu trong cùng một bộ nhớ giống như "chế biến sữa ngay tại trang trại thay vì vận chuyển đến nhà máy", qua đó loại bỏ các công đoạn trung gian tốn thời gian và năng lượng.

Theo các chuyên gia này, nền tảng mới có khả năng thực hiện các phép tính độ chính xác cao với độ trễ chỉ ở mức mili giây, mở đường cho nhiều ứng dụng thời gian thực trong lĩnh vực hình ảnh y tế, robot và các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tương tác trực tiếp với môi trường.

Họ cũng cho rằng mức giảm độ trễ mà nhóm nghiên cứu Trung Quốc đạt được đang tạo ra một hướng đi mới cho ngành phần cứng AI. Nếu được thương mại hóa thành công, công nghệ này có thể trở thành nền tảng cho thế hệ thiết bị y tế thông minh mới, giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý dữ liệu não bộ, đồng thời mở rộng khả năng ứng dụng của các hệ thống giao tiếp giữa não người và máy tính trong tương lai.