Ученые НИЦ "Курчатовский институт" в составе исследовательской группы получили перспективный материал для создания самообучающихсянейроморфных вычислительных систем.
Их энергоэффективность превосходит традиционные компьютеры на несколько порядков. Новый материал, изготовленный по оригинальной технологии, обладает всеми необходимыми характеристиками для имитации нейронных контактов биоподобной вычислительной системы. На его основе был создан прототип самообучающегося роботизированного устройства. Результаты этого исследования опубликованы в журнале Physical Review Applied.
"Идеальная нейроморфная система должна обладать высокой вычислительной эффективностью и низким энергопотреблением. Приблизиться к этим показателям удается за счет имитации структурных особенностей человеческого мозга. Нейроморфные устройства состоят из специальных материалов "с эффектом памяти" (мемристоров), которые воспроизводят функции нейронных контактов",
— пояснил начальник отдела ресурсных центров НИЦ "Курчатовский институт" Андрей Емельянов. По словам ученого, эти технологии открывают огромные возможности для решения различных когнитивных задач, таких как обработка текста и речи, распознавание образов, принятие решений.
Новый материал представляет собой слоистую структуру из ниобата лития с включением металлических нанокристаллов. Он был изготовлен путем последовательного нанесения тонких пленок методом ионно-лучевого осаждения. Исследователи обнаружили, что концентрация металлических нанокристаллов в материале оказывает значительное влияние на его свойства. Варьируя состав тонких пленок, им удалось подобрать "идеальные" параметры, при которых нанокомпозит демонстрирует наилучшие характеристики.
Разработанный учеными материал гораздо точнее имитирует искусственные нейронные контакты по сравнению с традиционными металлооксидными полупроводниками. Причиной тому - механизмы, по которым этот нанокомпозит функционирует в нейроморфном устройстве. Как и в живой системе, обработка сигнала здесь имеет аналоговый характер, а изменение силы связи между искусственными нейронами осуществляется за счет изменения концентрации и диффузии ионов.
Отличительной особенностью нового материала является то, что созданная на его основе нейроморфная система способна имитировать свойство "пластичности" мозга. Так, в живом организме дофамин может регулировать силу взаимодействия между нейронами, а в новом устройстве эту роль играют искусственные нейромедиаторы. Преимущество такой системы заключается в том, что процесс ее обучения не требует присутствия "учителя". Устройство само корректирует свою работу путем взаимодействия со средой, которая является источником так называемых "наград" и "наказаний".
На основе нового нанокомпозита ученые создали массивы мемристоров и сконструировали прототипы нейроморфных систем. Пилотные испытания показали, что такие биоподобные устройства способны "адаптироваться" к различным начальным условиям. Это открывает перспективы создания больших нейроморфных систем, обладающих способностью к самообучению.
В работе приняли участие специалисты НИЦ "Курчатовский институт" и Воронежского государственного технического университета.
Нейроморфные системы — аппаратные вычислительные системы, работающие по аналогии с нейронными сетями. Они создаются на основе мемристоров — резисторов с "эффектом памяти", выступающих в роли аналогов синаптических контактов между нейронами. Эти технологии позволяют создавать вычислительные устройства, использующие биоподобные энергоэффективные алгоритмы обучения.