Новые транзисторы имитируют синапсы человека и симулируют процесс обучения

Миллионы лет эволюция оттачивала мозг человека с его миллиардами нейронов. Каждый нейрон может действовать как отдельная логическая цепь, напоминая транзистор в составе микропроцессора, но есть между ними и заметные различия. Нейроны образуют собой единую параллельную систему и способны адаптироваться к стимуляции путём ослабления и усиления связей, то есть способны обучаться. Учёные много лет пытаются научить компьютеры самообучаться за счёт написания сложных программных алгоритмов и использования всё большего количества вычислительных ядер для их выполнения. Теперь специалисты из Гарвардской школы инженерных и прикладных наук пытаются решить проблему другим путём – созданием транзистора, действующего как нейрон.

Мозг способен обучаться под действием стимулов, распознавая даже совершенно незнакомые алгоритмы. Мозг с неврологическими повреждениями может перенаправить сигналы так, чтобы поддерживалось функционирование в нормальном режиме. Это свойство называется пластичностью, и им пока не обладают даже передовые суперкомпьютеры. Учёные полагают, что чтобы повторить возможности мозга к обучению, нужно за счёт использования передовых материалов имитировать его базовую функциональность.

Транзистор представляет собой аналог синапса, то есть соединения между двумя нейронами. При пересылке сигнала от одного нейрона до другого электрохимическая связь между ними усиливается. Инженеры из Гарварда хотят копировать эту связь.

В настоящих синапсах химический процесс передачи сигналов инициируют ионы кальция, а в транзисторах используются ионы кислорода. Они располагаются на кристалле никелида самария слоем толщиной в 80 нм, создавая аналог канала синапсов. При приложении к кристаллу напряжения ионы водорода двигаются в рамках кристаллической решётки, меняя её проводимость и способность передавать информацию.

Сила соединений зависит от времени задержки электрических сигналов, передаваемых по ним. Сигнал идёт по двум платиновым пластинам, имитирующим аксон и дендриты двух нейронов. Ионы возвращаются в небольшой «карман» ионной жидкости, расположенный поблизости.

По сравнению с традиционными процессорами у синапсных транзисторов есть преимущества, которые могут сделать их привлекательными в будущих проектах создания искусственного интеллекта. К числу плюсов относится отход от традиционной двоичной системы, состояний здесь больше двух и они не волатильные, так что при отключении энергии останутся неизменными. Ещё одним плюсом является способность работать при температуре до 160 градусов.

Сейчас рассматриваются новые материалы, которые смогут улучшить концептуальные синапсные транзисторы, и вопросы лучшего регулирования ионной жидкости. Естественно, говорить о времени реализации проекта в данный момент невозможно.