Ученые Курчатовского института продемонстрировали возможность обучения мемристивных наноструктур определенного типа по биоподобным правилам. В дальнейшем это позволит создавать автономные нейровычислительные системы, которые способны обучаться решению сложных когнитивных задач.
Мемристоры — резисторы, способные запомнить значение электрического сопротивления под воздействием электрического поля или тока выше определенной пороговой величины, являются искусственным аналогом синапсов (соединений нейронов) в живых нервных сетях. Они обладают похожей «пластичностью», то есть могут изменять свою пропускную способность для нервных импульсов. Кроме того, мемристоры потребляют мало энергии и могут быть уменьшены до наноразмера, говорится в сообщении, поступившем в «Известия».
В Курчатовском институте впервые задумались о возможностях обучения мемристорных структур в зависимости от времени прихода импульсов. Выяснилось, что такие системы могут обрабатывать информацию существенно быстрее современных вычислительных систем.
Создание таких систем позволяет решить задачи, сформулированные в Стратегии научно-технологического развития России, в частности в области перехода к передовым технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта, отметили в институте.
Ранее в июле стало известно, что ученые Московского физико-технического института (МФТИ) разрабатывают виртуального голосового помощника для сохранения физического и психического здоровья пользователей мобильных устройств. Проект получил название «когнитивный ассистент», он реализуется на передовых достижениях в области искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерной лингвистики. Система отличается тем, что использует для принятия решений не символьную, а знаковую картину мира. То есть может не просто работать с данными, но и анализировать конкретные обстоятельства.