• Eugene Borisov

Искусственные синапсы

Ученые разработали устройство, которое функционирует подобно синапсам между нейронами мозга человека. Новая технология ляжет в основу энергетически эффективных нейронных сетей искусственного интеллекта.

Новое устройство функционирует подобно синапсам между нейронами

Ученые по всему миру работают над созданием все более совершенных систем искусственного интеллекта, называемых нейронными сетями. Эти сети должны имитировать соединения мозга для реализации таких задач, как компьютерное зрение и понимание речи человека.

Использование полупроводниковых интегральных схем последнего поколения для симулирования нейронных сетей требует колоссального количества памяти, поэтому подобные сети имеют огромное энергопотребление.

На днях группа исследователей из Массачусетского технологического института опубликовала в журнале Nature Communications научную статью касательно альтернативных систем нового типа, которые могут гораздо более эффективно имитировать мозговые процессы человека. В статье описывается система на основе физических аналоговых устройство.


Нейронные сети симулируют процессы обучения, которые происходя в мозгу человека. Эти процесс основаны на последовательном усилении или ослаблении взаимосвязей между нейронами, называемыми синапсами. Обязательный компонент такой физической нейронной сети – это резистивный переключатель, электронная проводимость которого может контролироваться электрически. Такой контроль или модуляция имитирует ослабление и усиление связей между синапсами мозга.

В нейронный сетях на основе кремниевых интегральных схем, такая имитация синапсов требует чрезвычайно высоких энергетических затрат. Для повышения эффективности многие ученые в течение последних нескольких лет исследовали огромное количество физических устройств, которые могут имитировать ослабление и усиление синапсов.

«Я думаю, основная проблема применения нейронных сетей на сегодняшний момент – это энергетическая эффективность. Для обучения нейронных сетей требуется огромное количество электроэнергии, в частности например, для внедрения нейронных сетей в беспилотные автомобили», - объясняет профессор кафедры электромеханики и информатики МТИ, - «Большинство важных применений пока просто невозможно реализовать, имея сегодняшние технологии».

Новая система, описанная учеными из МТИ, оказалась энергетически эффективна и стабильна. Устройство представляет собой резистивный переключатель на основе триоксида вольфрама. Принцип работы новой электрохимической системы схож с принципом заряда и разряда аккумуляторов. Протоны могут мигрировать внутрь и изнутри кристаллической решетки материала, в зависимости от величины приложенного напряжения. Эти изменения остаются до прикладывания обратного напряжения.


Устройство основано на кристаллической решетке трикосида вольфрама

«Механизм похож на процесс легирования полупроводников. Обычно ионы имплантируются на фабрике, но с новым устройством ионы можно накачивать и выкачивать из кристаллической решетки в ходе непрерывного процесса», - утверждает профессор материаловедения и машиностроения МТИ.

С помощью разработанного устройства исследователи также могут контролировать количество «примесных» ионов, изменяя приложенное напряжение.

И хотя устройство не является оптимальным решением для нейронных сетей, энергопотребление устройства на единицу площади на единицу изменения проводимости в миллионы раз меньше, чем энергопотребление традиционных полупроводниковых схем.

Ученым предстоит еще много трудоемкой работы по внедрению данных устройств в нейронные сети, но первый главный шаг уже сделан.

Читайте далее: разработан новый метод создания одноатомных транзисторов.


#искусственныйинтеллект

#новостиэлектроники

#новостиновыхтехнологий

Подписаться на новости SCDAILY