Исследователи добились прогресса в нейроморфных вычислениях

Группа исследователей из Корейского передового института науки (KAIST) сообщила о наноразмерном нейроморфном устройстве памяти, которое одновременно эмулирует нейроны и синапсы в элементарной клетке. Новое достижение является важным шагом на пути к созданию нейроморфных вычислений, которые могут имитировать человеческий мозг с помощью полупроводниковых устройств. 

Исследование было опубликовано в Природа связи.

Реализация ИИ с помощью нейроморфных вычислений

Эксперты работают над тем, чтобы нейроморфные вычисления реализовали искусственный интеллект (ИИ), имитируя механизмы нейронов и синапсов в человеческом мозгу. Современные компьютеры не могут обеспечить определенные когнитивные функции человеческого мозга из-за ряда ограничений, но их возможности тщательно изучены. 

При этом современные нейроморфные схемы на основе комплементарных металло-оксидных полупроводников (CMOS) соединяют искусственные нейроны и синапсы без синергетического взаимодействия. Реализация нейронов и синапсов оказалась сложной задачей. 

Чтобы преодолеть эти ограничения, исследовательская группа под руководством профессора Кеона Джэ Ли из Департамента материаловедения и инженерии внедрила биологические рабочие механизмы человека, внедрив взаимодействия нейронов и синапсов в одну ячейку памяти. Это отличается от традиционного подхода к электрическому соединению искусственных нейронных и синаптических устройств. 

Искусственные синаптические устройства

Ранее изученные искусственные синаптические устройства часто используются для ускорения параллельных вычислений, что демонстрирует явные отличия от механизмов работы человеческого мозга. Путем реализации синергетических взаимодействий между нейронами и синапсами в устройстве нейроморфной памяти можно было эмулировать механизмы биологической нейронной сети. Нейроморфное устройство также может заменить сложные нейронные цепи CMOS одним устройством, что повышает масштабируемость и экономическую эффективность. 

Человеческий мозг состоит из сложной сети из 100 миллиардов нейронов и 100 триллионов синапсов, функции и структура которых могут меняться в зависимости от внешних раздражителей, что позволяет им адаптироваться к окружающей среде. Нейроморфное устройство, разработанное командой, позволяет сосуществовать краткосрочным и долговременным воспоминаниям, используя энергозависимые и энергонезависимые устройства памяти, которые имитируют характеристики нейронов и синапсов. Энергонезависимая память представлена ​​устройством порогового переключения, а фазовая память используется в качестве энергонезависимого устройства. С помощью двух тонкопленочных устройств, интегрированных без непосредственных электродов, функциональная адаптивность нейронов и синапсов может быть реализована в нейроморфной памяти. 

«Нейроны и синапсы взаимодействуют друг с другом, чтобы установить когнитивные функции, такие как память и обучение, поэтому моделирование обоих является важным элементом искусственного интеллекта, вдохновленного мозгом», — сказал профессор Ли. «Разработанное устройство нейроморфной памяти также имитирует эффект переобучения, который позволяет быстро запоминать забытую информацию за счет реализации эффекта положительной обратной связи между нейронами и синапсами».