"Думает как человек": нижегородские учёные разработали нейроморфную электронную систему

Учёные Нижегородского государственного университета (ННГУ) им. Лобачевского создали электронную систему, которая частично воспроизводит принципы взаимодействия нейронов в биологических нервных сетях. Разработка может лечь в основу нового поколения нейроморфных вычислительных устройств — компьютеров, работающих по принципам человеческого мозга. Об этом сообщили в пресс-службе "Росатома".

ИСТОЧНИК ФОТО: Росатом.

Система основана на двух искусственных нейронах, соединённых мемристором. Первый нейрон генерирует электрические импульсы, второй их принимает, а мемристор выполняет роль искусственного синапса — аналога связи между нейронами в нервной системе. 

В основе системы — два искусственных нейрона, соединенных мемристором. Первый нейрон генерирует электрические импульсы, второй их принимает, а мемристор выполняет роль искусственного синапса — аналога связи между нейронами в нервной системе. Мемристор запоминает количество прошедшего через него заряда и в зависимости от этого изменяет своё сопротивление, повторяя работу биологических синапсов. В ходе исследований учёные добились синхронной работы искусственных нейронов, подтвердив возможность использования мемристоров для создания энергоэффективных нейроморфных систем.

"Исследования мемристивных нейронов и мемристивных синапсов активно ведутся как в России, так и за рубежом. Значительная часть опубликованных исследований основана на идеализированных моделях мемристоров, функциональных электронных эквивалентах или коммерческих компонентах. Существуют математические модели нейронных сетей с мемристивными связями, электронные схемы искусственных нейронов, а также отдельные аппаратные реализации нейроморфных систем. Поэтому корректнее говорить не о полном отсутствии аналогов, а о том, что наша разработка отличается комплексным подходом: мемристивное устройство физически изготовлено и экспериментально исследовано, его параметры перенесены в математическую модель, а предсказанные динамические режимы затем проверены на реальной электронной системе", — отметил директор НОЦ "Физика твердотельных наноструктур" ННГУ Алексей Михайлов.

Мемристивные системы обладают низким энергопотреблением — всего около 1456 пДж. Подобные системы перспективны для дальнейшего масштабирования таких систем и создания более крупных электронных нейронных сетей. Учёные уверены, что такие устройства могут найти применение в робототехнике, биомедицине, интеллектуальных системах управления и перспективных технологиях искусственного интеллекта.

"В отличие от обычных вычислительных систем такие устройства могут обрабатывать сигналы непосредственно за счет взаимодействия искусственных нейронов и изменения связей между ними. В перспективе подобные системы могут применяться для обработки сигналов от различных датчиков, распознавания изменяющихся во времени сигналов и образов, а также в робототехнике и системах автоматического управления. Отдельное направление связано с биомедицинскими технологиями. Принципы синхронизации искусственных нейронов могут быть полезны при анализе биологических сигналов, например, электрической активности нервной системы. В дальнейшем такие подходы могут представлять интерес для нейроинтерфейсов, нейропротезов и систем нейрореабилитации", — уточнил научный сотрудник лаборатории мемристорной наноэлектроники НОЦ "Физика твердотельных наноструктур" ННГУ Иван Кипелкин.