Исследователи имитируют нейроны мозга с помощью полупроводникового материала

Компьютерные чипы являются одним из наиболее важных аспектов искусственного интеллекта (ИИ). Эти мощные маленькие детали являются основой для автоматического распознавания изображений и частично ответственны за обучение роботов выполнению определенных действий, таких как ходьба. С увеличением потенциала технологии ИИ современные компьютерные чипы должны быть одновременно очень мощными и экономичными, но это трудная задача.

Поскольку традиционная микроэлектроника может быть оптимизирована только до определенного предела из-за физических ограничений, исследователи обратились к человеческому мозгу, как они часто делают, для поиска вдохновения, чтобы обрабатывать и хранить информацию более эффективно.

Ученые в Техническом университете Дрездена и Центре Гельмгольца Дрездена-Россендорфа (HZDR) впервые успешно имитировали работу нейронов мозга с помощью полупроводниковых материалов.

Исследование было опубликовано в журнале Nature Electronics.

Работа была выполнена тремя основными авторами, включая физика HZDR Ларису Барабан, и это было международное сотрудничество между шестью учреждениями.

Современная микроэлектроника vs искусственный нейрон

Метод, наиболее часто используемый сегодня для улучшения производительности микроэлектроники, заключается в уменьшении размера компонентов. В случае с кремниевыми компьютерными чипами это уменьшение происходит за счет отдельных транзисторов.

По словам Барабан, “Это не может продолжаться бесконечно – нам нужны новые подходы”.

Исследователи поставили цель имитировать мозг и создать искусственный нейрон, который мог бы объединить обработку и хранение данных.

“Наша группа имеет обширный опыт работы с биологическими и химическими электронными датчиками”, – говорит Барабан. “Итак, мы смоделировали свойства нейронов, используя принципы биодатчиков, и модифицировали классический транзистор с эффектом поля, чтобы создать транзистор искусственного нейрона”.

Этот подход позволяет одновременно хранить и обрабатывать информацию, все в одном компоненте. В транзисторной технологии, наиболее часто используемой сегодня, эти два процесса разделены, что приводит к более медленным временам обработки и ограничениям производительности.

Человеческий мозг

Исследователи работают над созданием компьютеров на основе человеческого мозга уже много лет, но большая часть этих попыток была неудачной. Некоторые из первых попыток включали связывание нервных клеток с электроникой в чашках Петри, но, как говорит Джаннаурелио Куниберти, профессор материаловедения и нанотехнологий в Техническом университете Дрездена, “мокрый компьютерный чип, который нужно постоянно кормить, никому не нужен”.

Команда исследователей успешно реализовала нейротранзистор.

“Мы наносим вязкую субстанцию – называемую солгелем – на обычную кремниевую пластину с цепями. Этот полимер затвердевает и становится пористой керамикой”, – говорит Куниберти. “Ионы движутся между отверстиями. Они тяжелее электронов и медленнее возвращаются в свое положение после возбуждения. Это задержка, называемая гистерезисом, является причиной эффекта хранения. Чем больше индивидуальный транзистор возбужден, тем раньше он откроется и пропустит ток. Это укрепляет связь. Система учится”.

По словам команды, чип будет менее точным и будет оценивать математические вычисления, а не вычислять их до последней десятичной точки.

“Но они будут более интеллектуальными”, – говорит Куниберти. “Например, робот с такими процессорами научится ходить или схватывать; он будет иметь оптическую систему и научится распознавать связи. И все это без необходимости разрабатывать любое программное обеспечение”.

Одним из других значительных преимуществ этого типа компьютера является то, что его пластичность позволяет ему изменять себя и адаптироваться во время работы. Как и человеческий мозг, это означает, что компьютер может столкнуться и решить проблемы, которые он никогда не был запрограммирован решать изначально.