Memristorji izdelujejo vsestranske umetne sinapse za nevromorfno računalništvo – Physics World

Memristorji izdelujejo vsestranske umetne sinapse za nevromorfno računalništvo – Physics World

Časovni žig: 29. avgust 2023 11:35

Fotografija memristorja
Umetna sinapsa: fotografija memristorja, ki je potencialni kandidat za sinapso v vsestranski nevromorfni računalniški napravi. (Z dovoljenjem: Le Zhao)

Večina sodobnih računalnikov – od primitivnih velikanov, ki polnijo prostore, kot je ENIAC, do pametnega telefona v vašem žepu – je zgrajena v skladu z naborom načel, ki jih je leta 1945 določil matematik John von Neumann. Ta von Neumannova arhitektura, kot je znano, vključuje veliko znanih elementov, vključno s centralno procesno enoto, pomnilnikom za shranjevanje podatkov in navodil ter vhodnimi in izhodnimi napravami. Kljub svoji vseprisotnosti pa von Neumannov model ni edini način izdelave računalnika, za nekatere aplikacije pa tudi ni najbolj zaželen.

Ena od nastajajočih alternativ je znana kot nevromorfno računalništvo. Kot pove že ime, se nevromorfni računalniki zgledujejo po arhitekturi človeških možganov in uporabljajo visoko povezane umetne nevrone in umetne sinapse za simulacijo strukture in funkcij možganov. Za raziskovalce, kot je Le Zhao iz Kitajske Tehnološka univerza Qilu, ta nevromorfni model ponuja fantastično priložnost za razvoj nove paradigme za računalništvo – dokler lahko razvijemo umetne nevrone in sinapse s pravimi lastnostmi.

V nedavnem prispevku, objavljenem v Prihodnosti materialov, Zhao in sodelavci opisujejo, kako uporabiti memristor – v bistvu stikalo, ki si »zapomni«, v katerem električnem stanju je bilo, tudi po izklopu napajanja – za posnemanje funkcije sinapse v možganih. Tukaj pojasnjuje cilje in načrte ekipe.

Kaj je bila motivacija vašega raziskovanja?

Poskušamo razviti nevromorfne sisteme, ki lahko presežejo trenutno von Neumannovo računalniško arhitekturo v smislu zmanjšanja porabe energije in povečanja inteligence. Mnogi od teh sistemov zahtevajo elektronske naprave z več dinamikami za doseganje želenih funkcij. Te različne zahteve, kot je soobstoj hlapne in nehlapne preklopne dinamike, je težko doseči v posameznih pomnilniških napravah.

Trije člani projekta memristor v laboratoriju, oblečeni v bele halje in gledajo v računalniški zaslon
Pridobivanje rezultatov: Člani projektne skupine memristorja v laboratoriju. (Z dovoljenjem: Le Zhao)

Iz tega razloga se realizacija ciljnih aplikacij običajno opira na prilagojene zasnove nevronskih vezij, sestavljene iz memristorjev z različnimi dinamičnimi lastnostmi. Težava je v tem, da to zanašanje na več prilagojenih modelov omejuje razvoj kompaktnih nevromorfnih sistemov z nizko porabo energije. Zato je zelo pomembno integrirati več inherentnih dinamik v posamezno napravo in razviti večnamenske nevromorfne naprave, kot je vsestranski sinaptični emulator, ki lahko v celoti simulira funkcije bioloških sinaps z uporabo samo ene naprave.

Prednosti tega početja so, da lahko univerzalnost naprave poveča računalniško kompleksnost sistema brez povečanja proračuna za material in območje. Na ta način lahko dosežemo visoko učinkovito računalništvo v bioloških živčnih sistemih. Razvoj naprav s kompleksnejšimi dinamičnimi lastnostmi je tako ključen pristop k uresničitvi računalniškega sistema, podobnega možganom.

Kaj si naredil v časopisu?

Uspešno smo razvili umetno sinapso z več sinaptičnimi funkcijami in zelo prilagodljivimi značilnostmi, ki temeljijo na preprostem SrTiO3/ Opomba: SrTiO3 heterojunkcija. Ta umetna sinapsa podpira številne funkcije sinaptičnega učenja, vključno s kratkoročno/dolgoročno plastičnostjo (STP/LTP), prehodom iz STP v LTP, vedenjem učenje–pozabljanje–ponovno učenje, asociativno učenje in dinamično filtriranje. Vse te funkcije smo implementirali v eni sami napravi na biorealističen način.

Naš večnamenski sinaptični emulator ima napredno računalniško zmogljivost, čeprav temelji na preprosti heterostrukturi. Zato verjamemo, da kaže velik potencial za aplikacije v kompaktnih nevromorfnih računalniških sistemih z nizko porabo energije. Naši rezultati kažejo, da so naše umetne sinapse, ki združujejo različne sinaptične funkcije s preprosto strukturo, potencialni kandidati za vsestranske nevromorfne računalniške naprave.

Kaj nameravate storiti naprej?

Delali bomo na razvoju bolj vsestranskih naprav za umetno sinapso. Na primer, razvijamo multimodalne sinaptične naprave, ki lahko simulirajo proces učenja in spomina v človeških možganih s sinergijo različnih zaznav, kot so vid, vonj in sluh.

Časovni žig:

Več od Svet fizike