В МФТИ создали синапс для нейроморфного компьютера

Опубликовано 2019-08-28

Ученые из МФТИ представили мемристор второго рода на базе оксида гафния. Это устройство, подобно синапсу в живом мозге, запоминает информацию и естественным образом постепенно забывает те данные, к которым давно не обращались. Мемристоры могут стать основой для нейроморфных компьютеров с аналоговой архитектурой, имитирующих обучение биологического мозга. Статья опубликована в журнале ACS Applied Materials & Interfaces.

Нейроморфные компьютеры, лежащие в основе искусственного интеллекта, воспроизводят устройство мозга. При этом нейроны и связи между ними — синапсы — можно реализовать цифровым или аналоговым способом. В первом случае они представляют собой математические модели, использующие компьютеры с обычной цифровой архитектурой. Во втором случае узлы и связи нейросети — это реальные элементы на микросхеме.

Хотя большинство современных нейрокомпьютеров использует цифровой подход, аналоговая архитектура имеет серьезный потенциал. В теории такие машины могли бы проводить вычисления быстрее и тратить несоизмеримо меньше электроэнергии.

Базовый компонент аналоговых нейрокомпьютеров — мемристор. Это устройство, впервые испытанное в 2008 году, представляет собой ячейку памяти (ср. англ. memory), которая ведет себя как резистор с управляемым сопротивлением. Именно величина сопротивления кодирует информацию в мемристоре, подобно силе синапса между нейронами мозга.

Но живой мозг устроен сложнее: при редкой активации синапсов их сила уменьшается, а при частой — наоборот, увеличивается. Это свойство лежит в основе естественной памяти и обучения. Поэтому мы постепенно забываем образы, к которым мозг редко обращается, а повторение конспекта лекции фиксирует материал в памяти.

В 2015 году был предложен мемристор второго рода, который воспроизводит усиление и ослабление связей между нейронами мозга. Физически естественную память можно реализовать по-разному. Один из вариантов — формирование в мемристоре проводящих ток мостиков из наночастиц. Эти мостики снижают сопротивление, но со временем естественным образом распадаются, что соответствует забыванию информации.

«Недостаток этого решения в том, что в течение работы устройство ощутимо меняет свое поведение, а в какой-то момент не выдерживает и разрушается, — рассказывает ведущий автор исследования Анастасия Чуприк из лаборатории нейровычислительных систем МФТИ. — Мы использовали более надежный механизм, который продемонстрировал впечатляющий запас прочности: после проверки на 100 млрд циклов переключения система почти не изменила свои свойства и коллеги отчаялись исчерпать ресурс ячейки памяти».

Подход научной группы из МФТИ основан на использовании сегнетоэлектрика. Это вещество, которое под действием внешнего электрического поля меняет и затем сохраняет свою электрическую поляризацию, подобно намагниченности железа. Под поляризацией в данном случае понимается распределение связанного заряда в материале.

Исследователи реализовали мемристор второго рода в виде сегнетоэлектрического туннельного перехода — двух электродов, между которыми проложена тонкая пленка сегнетоэлектрика, оксида гафния (справа на рисунке). Внешние электрические импульсы контролируют поляризацию пленки в мемристоре, что и определяет его сопротивление.

Источник https://zanauku.mipt.ru/2019/08/28/v-mfti-sozdali-sinaps-dlya-nejromorfnogo-kompyutera/