Старт разработки
Специалисты Московского физико-технического института (МФТИ) приступили к созданию первого в России нейристора (искусственный нейрон) для нейроморфного компьютера (работает по принципу человеческого мозга). Об этом сообщили в конце июня 2024 г. в пресс-службе вуза. Важным аспектом разработки является использование отечественных материалов и технологий, что обеспечивает независимость от зарубежных поставок.
Нервная система служит источником вдохновения для систем управления и обработки данных, но ее сложно воспроизвести или напрямую реализовать с помощью биологических нейронов в биоинспирированных и биогибридных системах. Альтернативный путь - использование синтетических биомолекулярных нейристоров, которые вдохновлены биологическими нейронами и могут в точности имитировать их поведение. Нейристор построен на основе двух динамических липидно-слоистых устройств, которые обладают летучей памятью и отрицательным дифференциальным сопротивлением, возникающим из-за динамики ионных каналов, управляемых напряжением, и ионных градиентов в липидных мембранах. Характер и частота срабатывания могут быть легко настроены путем изменения состава каждого нейристора. Для исследования перспективности использования биомолекулярных нейристоров для создания схем нейронного управления была реализована вычислительная модель нейристора, которая сравнивалась с моделью нейрона Ижикевича. Обе модели были оценены для отдельных клеток, а затем организованы в взаимно ингибирующие цепи, как центральные генераторы паттернов, обычно встречающиеся в цепях управления двигателем. Обе модели могут воспроизводить чередующееся поведение стрельбы, но для того, чтобы модель нейристора лучше соответствовала частоте стрельбы биологической модели нейрона, необходима дальнейшая настройка параметров.
По информации «Коммерсант», нейросетевые технологии активно развиваются в своей программной части. Однако их все еще просчитывают на обычных электронных компьютерах. Для этого необходимы очень большие вычислительные мощности и огромный объем энергии, поэтому нейросетевые алгоритмы нельзя использовать в небольшом автономном устройстве. Нейрон в человеческом мозге имеет множество входов - дендритов и один выход - аксон, через который электрический импульс передается следующему нейрону. Нейрон воспринимает одновременно огромное количество импульсов – как возбуждающих, так и тормозящих – от других нейронов, и эти сигналы объединяет в различные паттерны разрядов и в результате этого внутри нейрона на некоторое время повышается заряд. Как только он превышает какое-то пороговое значение, срабатывает механизм выстреливания, и импульс передается дальше.
Ученые уже могут делать мемристоры, которые играют роль синапсов. Если им удастся сконструировать аналог нервной клетки, это значительно приблизит их к физическому воплощению нейронной сети. Соединив мемристоры с нейристором, можно получить чип, способный просчитывать самые совершенные на данный момент нейросетевые алгоритмы на физическом уровне. Исследователи уверены, что это откроет множество возможностей, в частности такие устройства можно будет устанавливать на роботов, дроны и другое оборудование.
«Нужны специальные чипы, которые смогут исполнять все нейросетевые алгоритмы на физическом уровне без необходимости программной обработки. Для этого необходимы специальные элементы - мемристоры, имитирующие работу синапсов, и нейристоры, имитирующие нейроны. Если их соединить так, как это работает в человеческом мозге, то самые новые и совершенные алгоритмы будут более эффективно и быстро исполняться, но уже в железе», - рассказал старший научный сотрудник лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ Антон Ханас.
Как поясняют ученые МФТИ, чтобы воспроизвести этот процесс искусственно, необходимо три элемента. Во-первых, емкость - аналог мембраны нейрона, где накапливается заряд. Во-вторых, механизм порогового срабатывания при определенном напряжении, и в-третьих, механизм утечки заряда, если этот порог не пройден.
По словам сотрудников лаборатории МФТИ, конечной целью является разработка масштабируемого компактного нейристора, в котором элементы создаются по тонкопленочной микроэлектронной технологии и соединяются, как в интегральной схеме. Но на предварительных этапах для отработки взаимодействия отдельных элементов можно использовать доступные на сегодня обычные конденсаторы - буквально из радиотехнического магазина, в качестве порогового переключателя мы применяем старые советские газоразрядные лампы. Нам интересно реализовать переменную емкость, чтобы можно было имитировать участки мозга, где она различается. Это даст нам разные режимы работы нейронов.
Новые горизонты
Как передает «Коммерсант», если ученым МФТИ в итоге удастся собрать все имеющиеся у них элементы в единую систему - нейристор, это будет большим достижением. Если они представят полностью работоспособное устройство, это откроет возможность для разработки аппаратной нейронной сети. Но это уже более сложная задача, и на нее потребуется много времени, по меньшей мере, несколько лет. Скорее всего, в первую очередь технология будет использоваться для систем компьютерного зрения для распознавания различных объектов.
Если исследовательские группы МФТИ смогут довести эффективность нейристоров до уровня, на котором обычно работают нейроны, все может стать немного интереснее. Датчики смартфонов, отображающие данные, будут совместимы с человеческими протезами и будут потреблять энергию из батареи на едва ощутимом уровне.
Некоторых пользователей, возможно, слегка раздражает тот факт, что, хотя нейристор обрабатывает аналоговый вход, его спайк на выходе выглядит как цифровое событие. Это замечание, конечно, верно, но имейте в виду, что спайки - это не биты. Это совсем другое и нечто среднее, возможно, сродни экстремальному аналоговому сигналу, сжатому в критических точках.
Многие прорывные вещи происходили не в столицах и теоретически, они возможны и в исследованиях маленьких групп, а порой и в изобретениях и открытиях отдельных ученых. В науке важно проявлять любопытство и не бояться ошибок – иногда они служат основанием для новых открытий.
Поделиться
