Ученые придумали нейротранзистор для компьютера, не нуждающегося в ПО

Логотип компании
18.07.2020Автор
Преимущество примененной учеными архитектуры заключается в одновременном хранении и обработке информации в одном компоненте. В традиционной транзисторной технологии эти процессы разделены, что увеличивает время обработки и, следовательно, в конечном итоге ограничивает производительность...

Особенности работы искусственного интеллекта, который пытаются применять для все более сложных процессов, имитирующих физическую и умственную активность человека, требует все более мощных, но в то же время более экономичных компьютерных чипов. При этом возможности классической электроники, похоже уже приблизились к своему пределу. Чтобы преодолеть это ученые пытаются найти новые принципы работы электронных компонентов, приближающих их архитектуру к той, на которой основана работа мозга живых существ. Важный, возможно даже решающий шаг на данном пути сделали ученые германских институтов TU Dresden и Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR), действовавших вместе с представителями целого ряда других ведущих научных организаций из разных стран, занимающихся исследованиями в области биоэлектроники.

Ученые под руководством профессора HZDR Ларисы Барабан (Larysa Baraban) и профессора TU Dresden Джанорелио Куниберти (Gianaurelio Cuniberti) применили для создания своего искусственного нейротранзистора тот же принцип, что действует в живой природе.

«Наша группа имеет большой опыт работы с биологическими и химическими электронными датчиками», - комментирует Лариса Барабан. - «Мы смоделировали свойства нейронов, используя принципы биосенсоров, и модифицировали классический полевой транзистор для создания искусственного нейротранзистора».

Преимущество примененной учеными архитектуры заключается в одновременном хранении и обработке информации в одном компоненте. В традиционной транзисторной технологии эти процессы разделены, что увеличивает время обработки и, следовательно, в конечном итоге ограничивает производительность.

Идея моделирования компьютеров на основе деятельности человеческого мозга не нова. Ученые пытались подключить нервные клетки к электронике в чашках Петри еще десятилетия назад.

«Но мокрый компьютерный чип, который к тому же нужно постоянно кормить, никому оказался не нужен», - резюмировал Джанорелио Куниберти.

Тем не менее ключевые принципы работы нейротранзистора были сформулированы учеными из Германии, Америки и других стран еще в 70-е годы. Но технологически все это удалось воплотить только сейчас.

«Мы наносим вязкое вещество, так называемый солгель, на обычную кремниевую пластину с электрическими цепями. Этот полимер затвердевает и становится пористой керамикой», - объясняет принцип создания структуры искусственного нейротранзистора профессор Куниберти. - «Ионы движутся между отверстиями. Они тяжелее электронов и медленнее возвращаются в свое положение после возбуждения. Эта задержка, называемая гистерезисом, является тем решающим фактором, который отличает принцип работы системы, напоминающей живой мозг. «Чем больше возбужден отдельный транзистор, тем быстрее он откроется и пропустит ток. Это укрепляет связь. Система учится», - комментирует эксперт.

Однако Лариса Барабан, Джанорелио Куниберти и их команда не сосредоточены на традиционных вопросах производительности и точности, которые ставят перед собой разработчики электронных компьютерных компонентов.

«Да, компьютеры на базе нашего чипа будут менее точными и будут склонны, скорее оценивать математические вычисления, а не вычислять итоговый результат с точностью до последнего знака после запятой», - поясняет Джанорелио Куниберти. - «Но главная их особенность не в этом, а в том, что они способны со временем становится все умнее. Например, человекоподобный робот с такими процессорами со временем самостоятельно научится ходить или хвататься за что-то, если он будет обладать оптической системой, то научиться распознавать связи между предметами. И все это - без необходимости разработки какого-либо программного обеспечения».

Самообучаемость на аппаратном уровне - не единственные преимущества нейроморфных компьютеров. Благодаря своей «гибкости мышления», которая похожа на пластичность работы человеческого мозга, нейротранзисторные устройства смогут адаптироваться к изменяющимся задачам непосредственно во время работы и, таким образом решать даже те проблемы, для преодоления которых они изначально не были созданы.

Читайте также
Крупные корпоративные заказчики (в первую очередь ЦОДы), все чаще требуют более продвинутые литий-ионные решения. Причем прежде всего здесь необходимы не сами батареи или батарейные кабинеты, а комплексные масштабируемые системы.

Похожие статьи