Учёные создали «электронные синапсы» для нейроморфных процессоров

Достижение в перспективе может привести к появлению принципиально новых вычислительных систем, сообщает "3Dnews".

Группа учёных из МФТИ изготовила мемристоры на основе тонкоплёночного оксида гафния размером всего 40×40 нм. При этом созданные наноустройства проявляют свойства, аналогичные биологическим синапсам. С помощью разработанной технологии мемристоры были объединены в матрицы: в перспективе это позволит создавать компьютеры, работающие на принципах биологических нейронных сетей.

Синапс — это место соединения нейронов, основная функция которого — передача сигнала (так называемого "спайка", или сигнала определённого вида) от одного нейрона к другому. Каждый нейрон может иметь тысячи синапсов, то есть связываться с огромным числом других нейронов. Это позволяет обрабатывать информацию не в последовательном (как делают современные компьютеры), а в параллельном режиме. Именно в этом, по мнению специалистов, кроется причина столь фантастической эффективности "живых" нейронных сетей.

Синапсы могут со временем изменять свой "вес", то есть способность передавать сигнал. Это свойство является ключом к пониманию функции памяти и обучаемости мозга. Как и у биологического синапса, величина электрической проводимости мемристора является итогом всей его предыдущей "жизни" — от самого момента изготовления.

Есть несколько физических эффектов, на основе которых можно создавать мемристоры. Российские исследователи использовали устройства на основе тонкоплёночного оксида гафния, в которых наблюдается эффект обратимого электрического пробоя под действием приложенного электрического поля. Чаще всего в таких устройствах используют только два разных состояния, кодирующих логические ноль и единицу. Однако для имитации биологических синапсов необходимо было реализовать непрерывный набор проводимостей в изготовленных устройствах.

На созданных "аналоговых" мемристорах учёные смоделировали несколько механизмов обучения ("пластичность") биологических синапсов. Речь идёт о таких функциях, как долговременное усиление или ослабление связи между двумя нейронами. Общепринято, что именно эти явления лежат в основе механизмов памяти.

Специалистам удалось продемонстрировать более сложный механизм — так называемую временную пластичность ("spike-timing-dependent plasticity"), то есть зависимость величины связи между нейронами от относительного времени их "срабатывания". Ранее было показано, что именно этот механизм отвечает за ассоциативное обучение — способности мозга находить связи между разными событиями.

При этом для демонстрации такой функции в своих мемристорных устройствах авторы специально использовали электрические сигналы, подаваемые на электроды мемристоров, по форме воспроизводящие сигналы в живых нейронах, и получили зависимость, очень похожую на те, которые наблюдаются в живых синапсах.

Созданные элементы можно рассматривать как прототип "электронного синапса", на основе которого можно создавать искусственные нейронные сети "в железе".