Ученые МФТИ разработали новую конструкцию мемристора — электронного
компонента с памятью, который рассматривается как один из базовых элементов
будущих нейроморфных процессоров. Новый компонент способен имитировать работу
биологических синапсов и при этом значительно дольше сохранять записанную
информацию.
Изображение сгенерировано GeminiИсточник изображения: Gemini
Мемристоры представляют собой элементы, сопротивление которых меняется в
зависимости от предыдущих электрических воздействий. Благодаря этому они могут
одновременно выполнять вычисления и хранить данные, что делает их
перспективными для архитектур, работающих по принципам человеческого мозга.
Однако у таких устройств остается важная проблема: приходится искать
компромисс между скоростью обучения и продолжительностью хранения информации.
Предыдущие разработки МФТИ могли воспроизводить поведение синапсов, но
записанное состояние сохранялось лишь несколько секунд.
Ученые связали это ограничение с дефектами на границе мемристора с
полупроводником. Возникающие там электрические поля заставляли материал возвращаться
к исходному состоянию, из-за чего устройство фактически «забывало» записанную
информацию.
В новой конструкции исследователи заменили металлические электроды на
полупроводниковые и подобрали оптимальную толщину пленки на основе гафния и
циркония. В результате мемристор удалось перевести в два условных режима —
«ученика» и «архиватора». В первом он быстро меняет свое состояние, имитируя
обучение синапса, а во втором способен длительно сохранять полученную
информацию.
Продолжительность хранения данных удалось увеличить с нескольких секунд
почти до 12 суток. Одновременно ресурс устройства по количеству циклов
перезаписи вырос примерно в 20 раз.
Разработчики считают, что такие мемристоры могут стать основой более
эффективных нейроморфных процессоров для искусственного интеллекта. В подобных
системах хранение данных и вычисления выполняются непосредственно в одних и тех
же элементах, что потенциально позволяет снизить энергопотребление и ускорить
обработку информации.
В перспективе такая архитектура может приблизить вычислительные системы к
некоторым принципам работы человеческого мозга, в котором обработка и хранение
информации происходят внутри единой нейронной сети.
Источники:ТАССНаука и космос1РоссияНаука01 окт 23:10