Мемристоры создают универсальные искусственные синапсы для нейроморфных вычислений

Большинство современных компьютеров – от примитивных гигантов, заполняющих всю комнату, таких как ENIAC, до смартфона в вашем кармане – построены в соответствии с набором принципов, изложенных математиком Джоном фон Нейманом в 1945 году. Эта архитектура фон Неймана, как известно, включает в себя множество знакомых элементов, включая центральный процессор, память для хранения данных и инструкций, а также устройства ввода и вывода. Однако, несмотря на повсеместное распространение, модель фон Неймана — не единственный способ создания компьютера, а для некоторых приложений она также не является самой желательной.

Одна из новых альтернатив известна как нейроморфные вычисления. Как следует из названия, нейроморфные компьютеры вдохновлены архитектурой человеческого мозга и используют тесно связанные между собой искусственные нейроны и искусственные синапсы для моделирования структуры и функций мозга. Для таких исследователей, как Ле Чжао из Китая Qilu технологический университетЭта нейроморфная модель предлагает фантастическую возможность разработать новую парадигму вычислений – при условии, что мы сможем разработать искусственные нейроны и синапсы, обладающие нужными свойствами.

В недавней статье, опубликованной в Фьючерсы на материалыЧжао и его коллеги описывают, как использовать мемристор – по сути, переключатель, который «запоминает», в каком электрическом состоянии он находился, даже после отключения питания – для имитации функции синапса в мозге. Здесь он объясняет цели и планы команды.

Какова была мотивация вашего исследования?

Мы пытаемся разработать нейроморфные системы, которые смогут превзойти нынешнюю вычислительную архитектуру фон Неймана с точки зрения снижения энергопотребления и повышения интеллекта. Многие из этих систем требуют электронных устройств с несколькими динамиками для достижения желаемых функций. Эти разнообразные требования, такие как сосуществование энергозависимой и энергонезависимой динамики переключения, вряд ли могут быть достигнуты в отдельных мемристивных устройствах.

По этой причине реализация целевых приложений обычно опирается на индивидуальные конструкции нейронных цепей, состоящих из мемристоров с различными динамическими свойствами. Проблема в том, что такая зависимость от множества индивидуальных конструкций ограничивает разработку компактных и маломощных нейроморфных систем. Поэтому очень важно интегрировать множество внутренних динамик в отдельное устройство и разработать многофункциональные нейроморфные устройства, такие как универсальный синаптический эмулятор, который может полностью имитировать функции биологических синапсов, используя всего лишь одно устройство.

Преимущество этого заключается в том, что универсальность устройства может увеличить вычислительную сложность системы без увеличения бюджета материалов и площади. Таким образом, мы можем добиться высокоэффективных вычислений в биологических нервных системах. Таким образом, разработка устройств с более сложными динамическими свойствами является решающим подходом к созданию вычислительной системы, подобной мозгу.

Что ты делал в газете?

Мы успешно разработали искусственный синапс с множеством синаптических функций и высокой адаптивностью на основе простого SrTiO.₃/Nb: SrTiO₃ гетеропереход. Этот искусственный синапс поддерживает многие функции синаптического обучения, включая краткосрочную/долгосрочную пластичность (STP/LTP), переход от STP к LTP, поведение обучение-забывание-повторное обучение, ассоциативное обучение и динамическую фильтрацию. Мы реализовали все эти функции в одном устройстве биореалистичным способом.

Квантовый мемристор прокладывает путь к нейроморфным квантовым вычислениям

Наш многофункциональный синаптический эмулятор обладает расширенными вычислительными возможностями, хотя и основан на простой гетероструктуре. Поэтому мы считаем, что он демонстрирует большой потенциал для применения в компактных, маломощных нейроморфных вычислительных системах. Наши результаты показывают, что наши искусственные синапсы, которые сочетают в себе разнообразные синаптические функции с простой структурой, являются потенциальными кандидатами на роль универсальных нейроморфных вычислительных устройств.

Что ты собираешься делать дальше?

Мы будем работать над разработкой более универсальных устройств с искусственными синапсами. Например, мы разрабатываем мультимодальные синаптические устройства, которые смогут имитировать процессы обучения и памяти человеческого мозга, объединяя различные восприятия, такие как зрение, обоняние и слух.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• ЧартПрайм. Улучшите свою торговую игру с ChartPrime. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://physicsworld.com/a/memristors-make-versatile-artificial-synapses-for-neuromorphic-computing/