Исследователи добились прогресса в области нейроморфных вычислений

Команда исследователей из Корейского института передовых технологий (KAIST) сообщила о создании нано-размерного нейроморфного устройства памяти, которое одновременно имитирует нейроны и синапсы в единице ячейки. Это новое достижение является важным шагом на пути к достижению нейроморфных вычислений, которые могут имитировать человеческий мозг с помощью полупроводниковых устройств.

Исследование было опубликовано в Nature Communications.

Реализация ИИ с помощью нейроморфных вычислений

Эксперты работают над тем, чтобы нейроморфные вычисления могли реализовать искусственный интеллект (ИИ) путем имитации механизмов нейронов и синапсов в человеческом мозге. Современные компьютеры не могут обеспечить определенные когнитивные функции человеческого мозга из-за нескольких ограничений, но их потенциал был тщательно изучен.

Однако, текущие комплементарные металло-оксидные полупроводниковые (CMOS) нейроморфные схемы подключают искусственные нейроны и синапсы без синергетических взаимодействий. Реализация нейронов и синапсов оказалась сложной.

Чтобы преодолеть эти ограничения, исследовательская группа под руководством профессора Кеон Джэ Ли из отделения материаловедения и инженерии реализовала биологические механизмы работы человека, введя взаимодействия между нейронами и синапсами в единой памяти. Это отличается от традиционного подхода электрического подключения искусственных нейронных и синаптических устройств.

Искусственные синаптические устройства

Искусственные синаптические устройства, которые ранее были изучены, часто используются для ускорения параллельных вычислений, что демонстрирует явные различия от механизмов работы человеческого мозга. Реализуя синергетические взаимодействия между нейронами и синапсами в нейроморфном устройстве памяти, можно имитировать механизмы биологической нейронной сети. Нейроморфное устройство также может заменить сложные схемы CMOS-нейронов на единственное устройство, что улучшает масштабируемость и экономическую эффективность.

Человеческий мозг состоит из сложной сети из 100 миллиардов нейронов и 100 триллионов синапсов, и функции и структуры этих могут меняться в зависимости от внешних стимулов, что позволяет им адаптироваться к окружающей среде. Нейроморфное устройство, разработанное командой, позволяет сосуществовать кратковременной и долговременной памяти с помощью летучих и не летучих устройств памяти, которые имитируют характеристики нейронов и синапсов. Летучая память представлена устройством порогового переключения, в то время как фазо-изменяющая память используется в качестве не летучего устройства. С двумя тонкопленочными устройствами, интегрированными 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 имитация обоих является важным элементом для искусственного интеллекта, вдохновленного мозгом”, сказал профессор Ли. “Разработанное нейроморфное устройство памяти также имитирует эффект повторного обучения, который позволяет быстро学习 забытой информации, реализуя положительный обратный эффект между нейронами и синапсами.”