Ученые Московского физико-технического института разработали усовершенствованные мемристоры – основные элементы нейроморфных вычислительных систем. Новые устройства способны одновременно выполнять функции искусственных синапсов, обрабатывающих информацию по принципу человеческого мозга, и надежно сохранять полученные данные.
Ученые усовершенствовали основу нейроморфных чипов
В основе разработки лежат мемристоры – электронные компоненты, сопротивление которых меняется под воздействием электрического напряжения. Благодаря этому они могут имитировать работу биологических синапсов, передающих сигналы между нервными клетками. Однако предыдущие версии таких устройств могли быстро обучаться, но практически сразу теряли сохраненную информацию.
Чтобы устранить этот недостаток, исследователи заменили металлические электроды полупроводниковыми аналогами и подобрали оптимальную толщину пленки из гафния и циркония, расположенной между ними. Это позволило управлять процессами внутри мемристора и предотвратить быстрое исчезновение записанных данных.
Обновленная конструкция поддерживает два режима работы: обучение и долговременное хранение информации. В первом устройство может быстро изменять свои характеристики в ответ на поступающие сигналы, а во втором – сохранять полученные данные в течение продолжительного времени.
По результатам испытаний срок хранения информации увеличился с нескольких секунд до почти 12 суток, а число циклов перезаписи выросло в 20 раз по сравнению с предыдущими разработками ученых.
Перспективы для искусственного интеллекта
Новая технология может стать основой для создания нейроморфных процессоров, которые будут одновременно обрабатывать и хранить информацию, подобно нервной системе человека. В отличие от традиционных вычислительных систем, такие устройства потенциально позволят сократить энергозатраты и ускорить обучение алгоритмов искусственного интеллекта.
Разработка МФТИ представляет интерес для дальнейшего совершенствования энергоэффективных вычислительных технологий. Российские ученые продолжают изучать возможности мемристоров, стремясь создать устройства, способные воспроизводить отдельные принципы работы человеческого мозга.
Таким образом, усовершенствованные мемристоры позволили объединить быструю обучаемость и длительное хранение данных в одном устройстве. В дальнейшем эта технология может найти применение при создании более производительных и экономичных систем искусственного интеллекта.
Источник: Центр научной коммуникации МФТИ
