Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

В МФТИ создали устройство для имитации биологической памяти

Ученые из МФТИ представили мемристор второго рода на базе оксида гафния. Это устройство, подобно синапсу в живом мозге, запоминает информацию и естественным образом постепенно забывает те данные, к которым давно не обращались.

Мемристоры могут стать основой для нейроморфных компьютеров с аналоговой архитектурой, имитирующих обучение биологического мозга. Статья опубликована в журнале ACS Applied Materials & Interfaces.

Нейроморфные компьютеры, лежащие в основе искусственного интеллекта, воспроизводят устройство мозга. При этом нейроны и связи между ними — синапсы — можно реализовать цифровым или аналоговым способом. В первом случае они представляют собой математические модели, использующие компьютеры с обычной цифровой архитектурой. Во втором случае узлы и связи нейросети — это реальные элементы на микросхеме.

Хотя большинство современных нейрокомпьютеров использует цифровой подход, аналоговая архитектура имеет серьезный потенциал. В теории такие машины могли бы проводить вычисления быстрее и тратить несоизмеримо меньше электроэнергии.

Базовый компонент аналоговых нейрокомпьютеров — мемристор. Это устройство, впервые испытанное в 2008 году, представляет собой ячейку памяти (ср. англ. memory), которая ведет себя как резистор с управляемым сопротивлением. Именно величина сопротивления кодирует информацию в мемристоре, подобно силе синапса между нейронами мозга.

Но живой мозг устроен сложнее: при редкой активации синапсов их сила уменьшается, а при частой — наоборот, увеличивается. Это свойство лежит в основе естественной памяти и обучения. Поэтому мы постепенно забываем образы, к которым мозг редко обращается, а повторение конспекта лекции фиксирует материал в памяти.

В 2015 году был предложен мемристор второго рода, который воспроизводит усиление и ослабление связей между нейронами мозга. Физически естественную память можно реализовать по-разному. Один из вариантов — формирование в мемристоре проводящих ток мостиков из наночастиц. Эти мостики снижают сопротивление, но со временем естественным образом распадаются, что соответствует забыванию информации.

«Недостаток этого решения в том, что в течение работы устройство ощутимо меняет свое поведение, а в какой-то момент не выдерживает и разрушается, — рассказывает ведущий автор исследования Анастасия Чуприк из лаборатории нейровычислительных систем МФТИ. — Мы использовали более надежный механизм, который продемонстрировал впечатляющий запас прочности: после проверки на 100 млрд циклов переключения система почти не изменила свои свойства и коллеги отчаялись исчерпать ресурс ячейки памяти».

Подход научной группы из МФТИ основан на использовании сегнетоэлектрика. Это вещество, которое под действием внешнего электрического поля меняет и затем сохраняет свою электрическую поляризацию, подобно намагниченности железа. Под поляризацией в данном случае понимается распределение связанного заряда в материале.

Исследователи реализовали мемристор второго рода в виде сегнетоэлектрического туннельного перехода — двух электродов, между которыми проложена тонкая пленка сегнетоэлектрика, оксида гафния (рис. 1, справа). Внешние электрические импульсы контролируют поляризацию пленки в мемристоре, что и определяет его сопротивление.


Рисунок 1. Слева изображен синапс из живого мозга — прообраз искусственного синапса (справа). Последний представляет собой мемристор, реализованный в виде туннельного сегнетоэлектрического перехода — тонкой пленки оксида гафния (розовый), проложенной между электродом из нитрида титана (синий) и кремния (серый). Кремниевый электрод одновременно играет роль подложки. Внешние электрические импульсы переключают состояния мемристора за счет изменения поляризации оксида гафния и, следовательно, его проводимости.

«Самое сложное — это подобрать подходящую толщину сегнетоэлектрического слоя, — добавляет Анастасия Чуприк. — Оказалось, что для оксида гафния она составляет 4 нанометра. Если сделать пленку всего на нанометр тоньше, то она потеряет сегнетоэлектрические свойства, а если толще — электроны не смогут туннелировать через нее, а именно туннельный ток поддается регулировке через поляризацию».

Оксид гафния — не единственный сегнетоэлектрик, но он имеет важное преимущество перед титанатом бария и другими подобными материалами. Содержащие гафний вещества уже прижились в микроэлектронной промышленности. Например, они с 2007 года используются в микрочипах «Интел». Поэтому внедрение подобных разработок потребует не так много времени и инвестиций, как для нового материала.

Любопытно, что исследователям, в сущности, удалось воплотить механизм забывания за счет «несовершенства» материала. Именно дефекты на границе между кремнием и оксидом гафния, которые мешали внедрению этого материала в процессорах, делают возможным затухание проводимости мемристора со временем, воспроизводящее естественную память.

Виталий Михеев, первый автор исследования, поделился планами коллектива: «В будущем мы рассмотрим взаимодействие разных механизмов, которые переключают сопротивление в мемристоре. Оказывается, сегнетоэлектрический эффект может быть не единственным в наших структурах. Поэтому для дальнейшего совершенствования устройств потребуется разделять влияние разных механизмов и уметь их комбинировать».

По словам авторов исследования, они продолжат изучать фундаментальные свойства оксида гафния, чтобы повысить надежность хранения информации в ячейках энергонезависимой памяти. Кроме того, планируется перенос устройств на гибкую подложку для использования в гибкой электронике.

Изображения: Елена Хавина, пресс-служба МФТИ

Теги: МФТИ

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Магнитные гусеничные роботы для очистки корпуса судна от продуктов биообрастания
Гость Николай Николаевич
29.12.2023
10:23:08
Очень нравится. Как возможно задействовать в наших водах Азов и Черное море