Các nhà nghiên cứu mô phỏng nơ-ron não bằng vật liệu bán dẫn

Vi mạch máy tính là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của trí tuệ nhân tạo (AI). Những mảnh nhỏ mạnh mẽ này là nền tảng cho việc nhận dạng hình ảnh tự động và chịu trách nhiệm một phần trong việc dạy cho robot cách thực hiện các hoạt động nhất định như đi bộ. Với tiềm năng ngày càng tăng của công nghệ AI, vi mạch máy tính ngày nay cần phải mạnh mẽ và tiết kiệm, nhưng điều này rất khó đạt được.

Vì vi mạch điện tử thông thường chỉ có thể được tối ưu hóa đến một mức độ nhất định do hạn chế về vật lý, các nhà nghiên cứu đã chuyển sang não bộ con người, như họ thường làm, để tìm cảm hứng về cách xử lý và lưu trữ thông tin hiệu quả hơn.

Các nhà khoa học tại TU Dresden và Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) đã thành công trong việc mô phỏng hoạt động của nơ-ron não bằng cách sử dụng vật liệu bán dẫn, lần đầu tiên trong lịch sử.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature Electronics.

Công việc này được thực hiện bởi ba tác giả chính, bao gồm nhà vật lý HZDR Larysa Baraban, và đây là một sự hợp tác quốc tế giữa sáu tổ chức.

Vi mạch điện tử ngày nay so với nơ-ron nhân tạo

Kỹ thuật thường được sử dụng ngày nay để cải thiện hiệu suất của vi mạch điện tử là giảm kích thước của các thành phần. Trong trường hợp của vi mạch silicon, sự giảm này xảy ra đối với các transistor riêng lẻ.

Theo Baraban, “Điều đó không thể tiếp tục mãi — chúng ta cần những cách tiếp cận mới.”

Các nhà nghiên cứu đã thiết lập để mô phỏng não bộ và tạo ra một nơ-ron nhân tạo có thể kết hợp xử lý dữ liệu và lưu trữ dữ liệu.

“Nhóm của chúng tôi có kinh nghiệm rộng lớn về cảm biến điện tử sinh học và hóa học, “Barbara nói. “Vì vậy, chúng tôi đã mô phỏng các tính chất của nơ-ron bằng cách sử dụng các nguyên tắc của cảm biến sinh học và sửa đổi một transistor hiệu ứng trường cổ điển để tạo ra một transistor nơ-ron nhân tạo.”

Cách tiếp cận này cho phép có sự lưu trữ và xử lý thông tin đồng thời, tất cả trong một thành phần duy nhất. Trong công nghệ transistor được sử dụng rộng rãi nhất ngày nay, hai quá trình này được tách biệt, dẫn đến thời gian xử lý chậm hơn và hạn chế về hiệu suất.

Não bộ con người

Các nhà nghiên cứu đã làm việc trên việc xây dựng máy tính dựa trên não bộ con người trong nhiều năm, nhưng nhiều nỗ lực đã không thành công. Một số nỗ lực đầu tiên liên quan đến việc liên kết các tế bào thần kinh với điện tử trong đĩa Petri, nhưng như Gianaurelio Cuniberti nói, người là Giáo sư Khoa học Vật liệu và Công nghệ Nano tại TU Dresden, “một con chip máy tính ướt phải được cho ăn liên tục là vô ích đối với bất kỳ ai.”

Đội ngũ nhà nghiên cứu đã thành công trong việc thực hiện transistor nơ-ron.

“Chúng tôi áp dụng một chất nhớt – gọi là solgel – lên một tấm silicon thông thường với mạch. Chất này đông cứng và trở thành một gốm sứ xốp,” Cuniberti nói. “Các ion di chuyển giữa các lỗ. Chúng nặng hơn electron và chậm hơn khi quay trở lại vị trí sau khi bị kích thích. Sự chậm trễ này, được gọi là hysteresis, là nguyên nhân gây ra hiệu ứng lưu trữ. C càng kích thích một transistor riêng lẻ, nó sẽ mở và cho phép dòng điện chảy sớm hơn. Điều này làm tăng cường kết nối. Hệ thống đang học.”

Theo đội ngũ, con chip sẽ ít chính xác hơn và sẽ ước tính các tính toán toán học, so với việc tính toán chúng xuống đến chữ số thập phân cuối cùng.

“Nhưng chúng sẽ thông minh hơn,” Cuniberti nói. “Ví dụ, một robot với các bộ xử lý như vậy sẽ học cách đi hoặc nắm; nó sẽ có một hệ thống quang học và học cách nhận ra các kết nối. Và tất cả điều này mà không cần phải phát triển bất kỳ phần mềm nào.”

Một trong những lợi ích lớn khác của loại máy tính này là tính mềm dẻo cho phép nó thay đổi và thích nghi trong quá trình hoạt động. Giống như não bộ con người, điều này có nghĩa là máy tính có thể gặp phải và giải quyết các vấn đề mà nó không được lập trình để giải quyết từ đầu.