«Синапсы» из MXene сделают нейроморфные компьютеры общедоступными

Исследователи из Королевского технологического университета Стокгольма (KTH Royal Institute of Technology) и Стэнфордского университета изготовили материал, благодаря которому компьютеры, имитирующие деятельность человеческого мозга, могут стать коммерчески рентабельными. Такие нейроморфные компьютеры могут превосходить сегодняшнюю вычислительную технику по энергоэффективности в тысячи раз.

«Вместо транзисторов, которые либо включены, либо нет, и необходимости передавать информацию вперёд и назад между процессором и памятью – эти новые компьютеры используют компоненты, которые могут иметь несколько состояний и выполняют вычисления прямо в памяти», – говорит доцент KTH Макс Хамеди (Max Hamedi).
 
В своём исследовании учёные сосредоточились на поиске лучших материалов для создания электрохимической памяти с произвольным доступом (ECRAM), которая действует как аналог синаптической клетки в искусственной нейронной сети.

В ECRAM переключение происходит путем вставки ионов в канал окисления, примерно так же, как в нашем мозге.  Чтобы сделать эти чипы коммерчески жизнеспособными, необходимы материалы, которым не свойственны медленная кинетика оксидов металлов и плохая температурная стабильность, характерная для пластмасс.

Оптимальным материалом в итоге был признан сверхтонкий (толщиной всего в несколько атомов) слой карбида титана – MXene. Хамеди говорит, что MXene позволяет совместить в одном устройстве высокую скорость органической химии с лёгкостью интеграции неорганических материалов.

Работающая на стыке электрохимии и электроники память MXene ECRAM отличается высоким быстродействием и необходимыми для параллельного ускорения искусственных нейронных сетей показателями линейности, шума записи, энергии переключения и выносливости.

Хотя, прежде чем потребители смогут купить собственные нейроморфные компьютеры, предстоит решить ещё много технологических проблем, 2D ECRAM, по словам Хамеди, представляет собой прорыв, по крайней мере, в области нейроморфных материалов. В перспективе это позволит создать ИИ, который подобно мозгу сможет адаптироваться к запутанным вводным данным с минимальными энергозатратами, а оснащённые ECRAM портативные устройства смогут без обращения к облачным ресурсам решать гораздо более сложные вычислительные задачи, чем сейчас.