Истражувачите ги имитираат мозочните неврони користејќи полупроводнички материјал 

Компјутерските чипови се еден од најважните аспекти на вештачката интелигенција (ВИ). Моќните мали парчиња се основни за автоматско препознавање на слики и делумно се одговорни за учење на роботите како да прават одредени активности како што е одење. Со зголемениот потенцијал на технологијата за вештачка интелигенција, од денешните компјутерски чипови се бара да бидат и исклучително моќни и економични, но ова е тешко да се постигне. 

Бидејќи конвенционалната микроелектроника може да се оптимизира само поради физичките ограничувања, истражувачите се свртеа кон човечкиот мозок, како што често прават, за инспирација за тоа како поефикасно да се обработуваат и складираат информациите. 

Научниците од TU Dresden и Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) успешно ја имитираат работата на мозочните неврони преку употреба на полупроводнички материјали, за прв пат досега.

Истражувањето беше објавено во списанието Nature Electronics. 

Работата беше направена од тројца основни автори, вклучително и физичарката од HZDR, Лариса Барабан, и беше меѓународна соработка помеѓу шест институции. 

Денешна микроелектроника наспроти вештачки неврон

Техниката која денес најчесто се користи за подобрување на перформансите на микроелектрониката е со намалување на големината на компонентата. Во случај на силиконски компјутерски чипови, ова намалување се случува за поединечни транзистори.

Според Барабан, „Тоа не може да трае бесконечно - ни требаат нови пристапи“. 

Истражувачите тргнаа да го имитираат мозокот и да создадат вештачки неврон кој може да комбинира обработка на податоци и складирање податоци.

„Нашата група има големо искуство со биолошки и хемиски електронски сензори“, вели Барбара. „Значи, ги симулиравме својствата на невроните користејќи ги принципите на биосензорите и модифициравме класичен транзистор со ефект на поле за да создадеме вештачки невронски транзистор“.

Овој пристап овозможува да има истовремено складирање и обработка на информации, сето тоа во една единствена компонента. Во технологијата на транзистор што најмногу се користи денес, овие два процеси се одвоени, што резултира со побавно време на обработка и ограничувања на перформансите.

Човечкиот мозок

Истражувачите долги години работеа на конструирање компјутери врз основа на човечкиот мозок, но голем дел од тоа беше неуспешен. Некои од првите обиди вклучија поврзување на нервните клетки со електрониката во садовите Петри, но како што вели Џанаурелио Куниберти, кој е професор по наука за материјали и нанотехнологија на ТУ Дрезден, „влажниот компјутерски чип што треба да се храни цело време е од нема корист за никого“.

Тимот истражувачи беше успешен во имплементацијата на невротранзисторот. 

„Ние нанесуваме вискозна супстанција - наречена солгел - на конвенционална силиконска обланда со кола. Овој полимер се стврднува и станува порозна керамика“, вели Куниберти. „Јоните се движат помеѓу дупките. Тие се потешки од електроните и побавно се враќаат во својата положба по возбудувањето. Ова одложување, наречено хистереза, е она што го предизвикува ефектот на складирање. Колку повеќе индивидуален транзистор е возбуден, толку побрзо ќе се отвори и ќе ја остави струјата да тече. Ова ја зајакнува врската. Системот учи“.

Според тимот, чипот ќе биде помалку прецизен и ќе ги процени математичките пресметки, во споредба со нивното пресметување до последната децимала.

„Но, тие би биле поинтелигентни“, вели Куниберти. „На пример, робот со такви процесори би научил да оди или да фаќа; би поседувал оптички систем и би научил да препознава врски. И сето тоа без да мора да развивате софтвер“. 

Една од другите големи придобивки на овој тип на компјутер е тоа што пластичноста му овозможува да прави промени и да се приспособува за време на работата. Слично како и човечкиот мозок, тоа значи дека компјутерот може да наиде и да решава проблеми со кои никогаш не бил програмиран да започне.