Исследователи из Университета Фудань (КНР) представили уникальное устройство, которое сочетает в себе сверхтонкий полупроводниковый моношар дисульфида молибдена (MoS₂) с динамической памятью с произвольным доступом (DRAM). Такой подход позволил максимально точно имитировать поведение нейронов головного мозга человека, открывая новые возможности для разработки энергоэффективных систем искусственного интеллекта.
Об этом сообщает ProIT
Нейроморфная архитектура и синаптическая пластичность
С ростом потребностей в искусственном интеллекте и системах машинного обучения увеличивается и спрос на специализированные аппаратные решения, способные ускорить анализ данных и сократить потребление энергии. Нейроморфная аппаратная архитектура, имитирующая работу нейронных сетей мозга, обычно включает искусственные нейроны с возможностью изменять силу связей, что напоминает синаптическую пластичность — способность мозга адаптироваться к новому опыту и обучению. Благодаря этому такие системы эффективнее выполняют алгоритмы машинного обучения и обрабатывают большие объемы информации с меньшими затратами энергии.
Согласно исследованию, устройство китайских ученых сочетает DRAM с микросхемами на основе MoS₂, благодаря чему стало возможным точно воспроизвести разнообразное поведение нейронов. Ведущие авторы проекта — Инь Вань, Сайфей Гоу и их коллеги — уверены, что такая технология станет основой для создания передовых систем искусственного интеллекта.
Конструкция и функционирование искусственного нейрона
Разработанный нейрон состоит из DRAM, которая может хранить электрические заряды в конденсаторах. Величина заряда изменяется, что имитирует электрические процессы в биологических нейронах и определяет их активацию. Дополнительно используется инвертор — электронная схема, которая преобразует сигналы высокого напряжения в низковольтные и наоборот. Это позволяет искусственному нейрону генерировать импульсы, аналогичные тем, которые возникают в природных нейронах во время передачи сигнала.
“Аппаратное обеспечение, включающее синаптическую пластичность — адаптивные изменения, которые усиливают или ослабляют синаптические связи — уже исследовалось, но имитация всего спектра процессов обучения и памяти требует взаимодействия множества механизмов пластичности, включая внутреннюю пластичность. Мы показываем, что нейрон, работающий по принципу интеграции и активации, может быть создан путем сочетания динамической памяти с произвольным доступом и инвертора на основе моношара дисульфидных пленок в масштабе пластины”, — объясняют исследователи.
Ученые отмечают, что напряжение в конденсаторе DRAM — потенциал мембраны нейрона — может гибко модулироваться, воспроизводя внутреннюю пластичность. Модуль также имитирует фотопическую и скотопическую адаптацию зрительной системы человека, то есть способен реагировать на изменения уровня освещения и регулировать светочувствительность.
Для проверки эффективности созданного искусственного нейрона исследователи изготовили ряд образцов и сформировали массив 3×3. Такую сеть протестировали на способность адаптировать реакции к изменениям освещения, что имитирует адаптацию зрительной системы человека к различным условиям. Испытания показали, что искусственный нейрон успешно применяется в компьютерном зрении и распознавании изображений, потребляя значительно меньше энергии по сравнению с традиционными методами.
Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Electronics.