Создан нейроморфный чип, способный хранить данные и быстро обучаться

Исследователи из МФТИ разработали новую версию мемристоров, которые устраняют главный недостаток своих предшественников, позволяя одновременно имитировать работу синапсов человеческого мозга и хранить информацию. Об этом сообщает Центр научной коммуникации МФТИ. Об этом сообщает сайт ТАСС.

Работа над мемристорами началась в 2019 году. Ранее устройства могли имитировать поведение биологических синапсов, но информация в них терялась практически мгновенно. Глубокое изучение физики процессов позволило преодолеть эту проблему, пояснила заведующая лабораторией перспективных концепций хранения данных МФТИ Анастасия Чуприк.

Ученые долгое время занимаются разработкой нейроморфных технологий — новых вычислительных систем и методов хранения данных, которые функционируют по аналогии с нервной системой человека. Нейроны способны одновременно хранить и обрабатывать информацию, а также быстро изменять свою чувствительность к различным аналоговым сигналам.

В качестве аналогов нейронов исследователи используют мемристоры — резисторы с эффектом памяти, чье сопротивление изменяется под воздействием напряжения. Эти устройства могут воспроизводить ключевые характеристики нейронов, однако ранее инженеры сталкивались с необходимостью выбора между быстрой обучаемостью и надежным хранением данных.

"Почему наши первые мемристоры не имели памяти? Это связано с тем, что на границе раздела с полупроводником присутствуют заряженные состояния, создающие сильные поля и сбрасывающие поляризацию. В новом устройстве удалось избежать этого сбрасывания, что позволяет сохранять данные и обеспечивать синаптическую функциональность", — добавил младший научный сотрудник МФТИ Илья Марголин.

Ученые заменили металлические электроды на полупроводниковые и подобрали оптимальную толщину пленки из гафния и циркония, которая выполняет роль аналога нейрона. Эти изменения позволяют мемристору переключаться между режимами "ученика" и "архиватора", что дает возможность быстро обучаться или надежно запоминать информацию.

В результате время хранения информации увеличилось с нескольких секунд до 12 полных суток, а количество циклов перезаписи возросло в двадцать раз. Это достижение приближает создание процессоров для искусственного интеллекта, которые будут потреблять значительно меньше энергии и быстрее обучаться, достигая эффективности человеческого мозга.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX