Ученые МФТИ собирают первый искусственный нейрон

Логотип компании
22.06.2024
Ученые МФТИ собирают первый искусственный нейрон

Фото: Svitlana Pavliuk / Shutterstock

Российские ученые из МФТИ работают над созданием нейристора — искусственного нейрона, который станет основой для нейроморфных компьютеров, имитирующих работу человеческого мозга. Соединение нейристоров и мемристоров позволит создать чип, способный выполнять нейросетевые алгоритмы на физическом уровне, что откроет новые возможности для робототехники и автономных систем.

Этот проект является важным шагом к созданию компьютера, имитирующего человеческий мозг. Ранее ученым удалось создать мемристоры, которые выполняют роль синапсов, передающих импульсы между нейронами. Теперь их цель — сконструировать аналог нервной клетки, что значительно приблизит их к физическому воплощению нейронной сети.

Соединение мемристоров с нейристором позволит создать чип, способный просчитывать современные нейросетевые алгоритмы на физическом уровне. По прогнозам экспертов, это откроет множество возможностей, в частности для применения в роботах, дронах и других автономных устройствах.

Антон Ханас, старший научный сотрудник лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ
Нужны специальные чипы, которые смогут исполнять все нейросетевые алгоритмы на физическом уровне без необходимости программной обработки. Для этого необходимы специальные элементы — мемристоры, имитирующие работу синапсов, и нейристоры, имитирующие нейроны. Если их соединить так, как это работает в человеческом мозге, то самые новые и совершенные алгоритмы будут более эффективно и быстро исполняться «в железе»

Современные нейросетевые технологии активно развиваются в своей программной части, однако их вычисления все еще осуществляются на обычных электронных компьютерах. Это требует мощных вычислительных машин и большого количества энергии, что делает невозможным использование нейросетей в компактных автономных устройствах. Создание нейроморфного компьютера позволит использовать его в БПЛА, роботах и другом оборудовании.

Нейрон в человеческом мозге имеет множество входов — дендритов и один выход — аксон, через который передается электрический импульс следующему нейрону. Каждый нейрон принимает множество импульсов от соседних клеток, и в результате внутри него накапливается заряд. Когда заряд превышает пороговое значение, срабатывает механизм выстреливания, и импульс передается дальше. Для искусственного воспроизведения этого процесса нужны три элемента: емкость (аналог мембраны нейрона), механизм порогового срабатывания и механизм утечки заряда.

Ученые МФТИ уже обладают прототипами порогового переключателя и емкости. Конечной целью является разработка масштабируемого компактного нейристора, в котором элементы создаются по тонкопленочной микроэлектронной технологии и соединяются, как в интегральной схеме. Но на предварительных этапах для отработки взаимодействия отдельных элементов можно использовать доступные на сегодня обычные конденсаторы — буквально из радиотехнического магазина. В качестве порогового переключателя инженеры применяют старые советские газоразрядные лампы.

Создание нейроморфного компьютера откроет новые возможности для переобучения оборудования под меняющиеся условия. По словам специалистов, такие технологии можно будет использовать для систем компьютерного зрения и распознавания объектов. Важно, чтобы устройства были готовы к размещению подобных элементов, включая требования к оперативной памяти и процессору.

Ученые продолжают разрабатывать специальную электронику для работы с нейристорами, чтобы сделать их совместимыми с обычными компьютерами. Успех в этом направлении может сделать технологию доступной как для корпоративных, так и для персональных пользователей.

Читайте также
Сегодня только около 20% крупных российских компаний применяют полноценный data-driven подход. В основном это ведущие ритейлеры и финтех, поскольку именно для этих рынков характерна высокая конкуренция, требующая непрерывного анализа ситуации и оперативных управленческих решений, основанных на актуальных данных. Остальные компании так или иначе работают с Big Data, но назвать это системным data-driven подходом нельзя. Разбираемся, что включает в себя это понятие и какие ошибки чаще всего допускает бизнес при работе с данными.

Источник: МФТИ

Похожие статьи