Инженеры разработали аппаратный прототип нейросетей мозга

В Московском физико-техническом институте (МФТИ) учеными из мемристоров на основе сверхтонких пленок оксида гафния (HfO₂) созданы прототипы «электронных синапсов», которые в будущем могут найти применение в принципиально новых компьютерных системах. Статья, где описываются подробности этой работы, вышла в журнале Nanoscale Research Letters.

Синапс — это место соединения нейронов, основная функция которого — передача сигналов между ними. Каждый нейрон может иметь тысячи синапсов, то есть связываться с огромным числом других нейронов. Это позволяет обрабатывать информацию не в последовательном (как делают современные компьютеры), а в параллельном режиме. Именно в этом кроется причина столь фантастической эффективности «живых» нейронных сетей при решении широкого круга задач, таких как распознавание изображений и речи.

«В более простом варианте, мемристоры являются перспективными элементами для двоичной энергонезависимой памяти, в которых информация записывается переключением электрического сопротивления — из большого в малое и обратно. Мы же пытаемся продемонстрировать более сложный функционал мемристоров», — комментирует исследование ведущий автор, старший научный сотрудник Лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ Юрий Матвеев.

Полученные в МФТИ мемристоры из оксида гафния имели габариты всего 40×40 нм. Используя новую технологию их интегрировали в матрицы, демонстрирующие свойства биологических синапсов, — простейший аппаратный прототип нейронных сетей мозга.

Авторы применили созданные «аналоговые» мемристоры для моделирования различных механизмов обучения (пластичности) биологических синапсов, в том числе долгосрочного усиления (long-term potentiation, LTP) и подавления (long-term depression, LTD) связей между нейронами.

Кроме того, они продемонстрировали и более сложный механизм, ответственный за ассоциативное обучение: зависимость величины связи между нейронами от относительного времени их «срабатывания».

Тонкоплёночный оксид гафния уже используется в современных процессорах, благодаря этому новая лабораторная технология, при необходимости, легко может быть внедрена в производство.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365