연구자들, 반도체 물질을 사용하여 뇌 신경 세포 모방

컴퓨터 칩은 인공 지능(AI)의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 강력한 작은 조각은 자동 이미지 인식의 기초이며 로봇이 특정 활동을 수행하는 방법을 가르치는 데 부분적으로 책임이 있습니다. AI 기술의 증가하는 잠재력으로 인해 오늘날의 컴퓨터 칩은 매우 강력하고 경제적이어야 하지만 이것은 어려운 일입니다.

일반적인 마이크로 일렉트로닉스는 물리적 제한으로 인해 최적화될 수 있기 때문에 연구자들은 정보를 더 효율적으로 처리하고 저장하는 방법에 대한 영감을 얻기 위해 인간의 뇌를 찾았습니다.

TU Dresden과 Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf(HZDR)의 과학자들은 반도체 물질을 사용하여 뇌 신경 세포의 작동을 처음으로 성공적으로 모방했습니다.

연구는 Nature Electronics 저널에 발표되었습니다.

이 연구는 HZDR 물리학자 Larysa Baraban을 포함한 세 명의 주요 저자에 의해 수행되었으며, 여섯 기관 간의 국제 협력입니다.

오늘의 마이크로 일렉트로닉스 vs 인공 신경 세포

마이크로 일렉트로닉스의 성능을 개선하는 데 가장 자주 사용되는 기술은 구성 요소의 크기를 줄이는 것입니다. 실리콘 컴퓨터 칩의 경우, 이는 개별 트랜지스터에서 발생합니다.

Baraban에 따르면, “그것은 영원히 지속될 수 없습니다. 우리는 새로운 접근 방식을 필요로 합니다.”

연구자들은 뇌를 모방하고 데이터 처리와 데이터 저장을 결합할 수 있는 인공 신경 세포를 만들기 위해 노력했습니다.

“우리의 그룹은 생물학적 및 화학적 전자 센서에 대한 광범위한 경험을 가지고 있습니다.”라고 Barbara는 말합니다. “따라서 우리는 바이오 센서의 원리를 사용하여 고전적인 필드 효과 트랜지스터를 수정하여 인공 신경 트랜지스터를 만들었습니다.”

이 접근 방식은 단일 구성 요소 내에서 동시 저장 및 정보 처리를 허용합니다. 오늘날 가장 많이 사용되는 트랜지스터 기술에서는 이러한 두 가지 프로세스가 분리되어 있으므로 처리 속도가 더 느리고 성능이 제한됩니다.

인간의 뇌

연구자들은 수년 동안 인간의 뇌를 기반으로 하는 컴퓨터를 구축하려고 노력해 왔지만, 대부분의 시도가 성공하지 못했습니다. 초기 시도 중 일부는 페트리 접시에 신경 세포를 연결하여 전자와 연결하는 것이었습니다. 그러나 TU Dresden의 재료 과학 및 나노 기술 교수인 Gianaurelio Cuniberti는 “계속해서 공급되어야 하는 湿 컴퓨터 칩은 아무에게도 쓸모가 없습니다”라고 말합니다.

연구자 팀은 신경 전도체를 구현하는 데 성공했습니다.

“우리는 일반적인 실리콘 웨이퍼에 회로가 있는 점성을 가진 물질 – 솔젤이라고 함 -을 적용합니다. 이 폴리머는 경화되어 다공성 세라믹이 됩니다”라고 Cuniberti는 말합니다. “이온은 구멍 사이를 이동합니다. 전자보다 무거우며 자극 후에 위치로 돌아가기 더 느립니다. 이 지연, 즉 히스테리시스는 저장 효과를 일으킵니다. 개별 트랜지스터가 더 자극을 받을수록 더 빨리 열리고 전류를 흐르게 합니다. 이는 연결을 강화합니다. 시스템은 학습합니다.”

팀에 따르면, 칩은 마지막 소수점까지 계산하는 것보다 수학적 계산을 추정할 것입니다.

“그러나 그것들은 더 지능적일 것입니다”라고 Cuniberti는 말합니다. “예를 들어, 이러한 프로세서를 가진 로봇은 걷거나 잡는 것을 배우고, 시각 시스템을 가질 것입니다. 그리고 모든 것이 소프트웨어를 개발할 필요 없이 일어납니다.”

이 loại 컴퓨터의 또 다른 주요 이점은 가소성이 작동 중에 변경 및 적응을 허용한다는 것입니다. 인간의 뇌와 마찬가지로, 이는 컴퓨터가 처음 프로그래밍되지 않은 문제를 마주치고 해결할 수 있음을 의미합니다.