Новое исследование, проведённое Саутгемптонским университетом (University of Southampton), продемонстрировало, что наноустройство, названное мемристором, может быть использовано для усиления искусственных систем, которые могут имитировать человеческий мозг.

Искусственные нейронные сети (ИНС) проявляют способности к обучению и могут выполнить задачи, которые являются трудными для стандартных вычислительных систем, таких как распознавание образов, обучение в режиме реального времени и классификация объектов. Практическая реализация ИНС в настоящее время затруднена из-за отсутствия эффективных аппаратных синапсов: ключевого компонента, который требуется каждой сети в больших количествах.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications, исследовательская группа Саутгемптона продемонстрировала экспериментальные искусственные нейронные сети, которые использовали мемристорные синапсы, поддерживающие сложные правила обучения, чтобы осуществлять обратимое изучение зашумленных входных данных.

Мемристоры — электрические детали, которые ограничивают или регулируют поток электрического тока в схеме и могут помнить сумму заряда, который тек через него, и сохранить данные, даже когда питание выключено.

Ведущий автор исследования доктор Алекс Серб (Alex Serb), профессор электроники и компьютерных наук в Университете Саутгемптона, сказал: «Если мы хотим создать искусственные системы, которые по функциям и мощи будут сопоставимы с мозгом, мы должны использовать сотни миллиардов, возможно даже триллионы искусственных синапсов, многие из которых должны быть в состоянии реализовать правила обучения различной степени сложности. В настоящее время можно создать такие синапсы, используя доступные электронные компоненты, но они вряд ли пройдут сравнительные тесты эффективности области и будут требовать адекватную мощность. Если такой результат в принципе возможен без разработки новых, сделанных на заказ, «компонентов синапса».

«Мемристоры предлагают возможный путь для достижения этой цели, поддерживая многие фундаментальные особенности обучения синапсов (хранение памяти, дистанционное обучение, в вычислительном отношении мощная реализация правил изучения, двухполюсная структура) в чрезвычайно компактных объемах и по исключительно низким энергетическим затратам. Если искусственные мозги когда-либо и станут реальностью, то только с опорой на мемристические синапсы».

Действуя как синапсы в мозгу, массив металл-оксидных мемристоров  был бы способен к самостоятельному обучению и переобучению на неконтролируемом шаблоне по системе "победитель берет все" (WTA). Это чрезвычайно полезно для включения встроенных процессоров низкой мощности (необходимых для Интернета Вещей), который может обработать в режиме реального времени большие данные без любых предварительных знаний данных.

Соавтор доктор Темис Продромакис (Themis Prodromakis), преподаватель наноэлектроники, член Совета по инженерным и физическим научным исследованиям (EPSRC) в области электроники и информатики в Саутгемптонском университете, сказал: «Внедрению любой новой технологии обычно препятствует отсутствие практических демонстраций, которые покажут преимущества технологии на практике. Наша работа устанавливает такой технологический сдвиг парадигмы, доказывая, что наномемристоры могут действительно использоваться, чтобы смоделировать на компьютере нейронные цепи для обработки больших данных в режиме реального времени — это одна из ключевых задач современного общества».
«Мы показали, что такие аппаратные платформы могут самостоятельно приспособиться к окружающей среде без какого-либо вмешательства человека и способны качественно обрабатывать даже зашумленные входные данные.. Этот новый тип аппаратных средств может найти применение в распространяющихся сенсорных технологиях активации в режиме реального времени в резких или недоступных средах; также очень желательная возможность использования в Интернете Вещей».

Эта междисциплинарная работа поддерживалась сетевым премиальным проектом CHIST-ERA и Исследовательским советом инженерных наук и физики. Это объединило инженеров наноэлектроники и нанотехнологических групп в Саутгемптонском университете с программистами-теоретиками в Технологическом университете Граца (Graz University of Technology), используя современные средства Центра Нанопроизводства Саутгемптона.

Исследовательская группа разработчиков в Саутгемптонском университете имеет статус ведущей в мире в этой области, сотрудничает среди других с Леоном Чуа (Leon Chua) (академик, в честь бриллиантового юбилея приглашённый в Саутгемптонский университет), который теоретически предсказал существование мемристоров в 1971 году.

Источник: ScienceDaily