Onderzoekers Imiteren Hersencellen Met Halfgeleidermateriaal

Computerchips zijn een van de belangrijkste aspecten van kunstmatige intelligentie (AI). De krachtige kleine onderdelen zijn essentieel voor automatische beeldherkenning en zijn gedeeltelijk verantwoordelijk voor het leren van robots om bepaalde activiteiten uit te voeren, zoals lopen. Met de toenemende potentie van AI-technologie moeten computerchips van vandaag zowel extreem krachtig als economisch zijn, maar dit is een moeilijke taak.

Aangezien conventionele micro-elektronica alleen maar zo ver geoptimaliseerd kan worden vanwege fysieke beperkingen, hebben onderzoekers zich tot de menselijke hersenen gewend voor inspiratie over hoe informatie efficiënter te verwerken en op te slaan.

Wetenschappers aan de TU Dresden en het Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) hebben met succes de werking van hersencellen nagebootst met behulp van halfgeleidermateriaal, voor het eerst ooit.

Het onderzoek werd gepubliceerd in het tijdschrift Nature Electronics.

Het werk werd gedaan door drie hoofdauteurs, waaronder HZDR-fysicus Larysa Baraban, en het was een internationale samenwerking tussen zes instellingen.

De Micro-elektronica van Vandaag vs de Kunstmatige Neuron

De techniek die het meest wordt gebruikt om de prestaties van micro-elektronica te verbeteren, is door de componentgrootte te verkleinen. In het geval van siliciumcomputerchips gebeurt deze verkleining voor de individuele transistors.

Volgens Baraban “kan dat niet eindeloos doorgaan – we hebben nieuwe benaderingen nodig.”

De onderzoekers wilden de hersenen nabootsen en een kunstmatige neuron creëren die gegevensverwerking en gegevensopslag kon combineren.

“Onze groep heeft uitgebreide ervaring met biologische en chemische elektronische sensoren”, zegt Barbara. “Dus we simuleerden de eigenschappen van neuronen met behulp van de principes van biosensoren en pasten een klassieke veld-effecttransistor aan om een kunstmatige neuronttransistor te creëren.”

Deze benadering maakt het mogelijk om gegevensopslag en -verwerking gelijktijdig uit te voeren, allemaal binnen één enkel onderdeel. In de transistortechnologie die het meest wordt gebruikt, zijn deze twee processen gescheiden, wat resulteert in langzamere verwerkingstijden en prestatiebeperkingen.

De Menselijke Hersenen

Onderzoekers werken al jaren aan het bouwen van computers op basis van de menselijke hersenen, maar veel ervan is niet succesvol geweest. Sommige van de eerste pogingen betroffen zenuwcellen die werden gekoppeld aan elektronica in petrischalen, maar zoals Gianaurelio Cuniberti, professor in materiaalwetenschap en nanotechnologie aan de TU Dresden, zegt: “een natte computerchip die constant moet worden gevoed, is voor niemand nuttig.”

Het team van onderzoekers slaagde erin de neurotransistor te implementeren.

“We passen een viskeuze stof – genaamd solgel – toe op een conventionele siliciumwafer met circuits. Deze polymer hardt uit en wordt een poreus keramiek”, zegt Cuniberti. “Ionen bewegen tussen de gaten. Ze zijn zwaarder dan elektronen en langzamer om terug te keren naar hun positie na excitatie. Deze vertraging, genaamd hysteresis, is wat de opslageffect veroorzaakt. Hoe meer een individuele transistor wordt geëxciteerd, hoe sneller hij zal openen en de stroom zal laten doorlopen. Dit versterkt de verbinding. Het systeem leert.”

Volgens het team zal de chip minder precies zijn en zal hij wiskundige berekeningen schatten, in vergelijking met het berekenen ervan tot op de laatste decimaal.

“Maar ze zullen slimmer zijn”, zegt Cuniberti. “Bijvoorbeeld, een robot met dergelijke processoren zal leren lopen of grijpen; hij zal een optisch systeem hebben en leren verbindingen herkennen. En al dit zonder enige software te hoeven ontwikkelen.”

Een van de andere grote voordelen van dit type computer is dat de plasticiteit het mogelijk maakt om veranderingen aan te brengen en zich aan te passen tijdens de werking. Net als de menselijke hersenen, betekent dit dat de computer uiteindelijk problemen kan tegenkomen en oplossen die hij nooit is geprogrammeerd om te doen.