Революция в электронике: крошечное наноустройство может учиться как человеческий мозг

Как объединить память и вычисления в одной структуре

Команда исследователей из Вюрцбургского и Дрезденского кластеров передового опыта ctd.qmat сумела воссоздать ключевые особенности биологических нейронов и синапсов внутри единой наноструктуры. Современные системы искусственного интеллекта потребляют гигантское количество электроэнергии, ведь в классических компьютерах блоки памяти и процессоры физически разделены, что заставляет данные постоянно перемещаться между ними. Человеческий мозг работает иначе: его связи – синапсы – динамически перестраиваются в ответ на сигналы, реализуя так называемую нейропластичность, пишет SciTechDaily.

Чтобы скопировать этот естественный механизм, физики использовали необычную пару сложных оксидов: алюминат лантана и титанат стронция. Каждый из этих материалов по отдельности служит обычным изолятором. Однако на их границе возникает удивительное явление – сверхтонкий проводящий слой, известный как квазидвумерный электронный газ, где электроны свободно движутся вдоль границы раздела.

Ученые сформировали на поверхности оксидов сеть микроскопических каналов, которые выполняют роль своеобразных электронных магистралей. Когда через систему пропускают ток, он способен смещать атомы кислорода в кристаллической решетке, регулируя ее сопротивление. Благодаря этому устройство можно "обучать" с помощью электрических импульсов, физически запечатлевая в нем информацию о предыдущей активности.

Более того, разработанный компонент оказался универсальным. В зависимости от способа подключения он способен работать как транзистор для управления током, мемристор для хранения информации посредством сопротивления или мемконденсатор, емкость которого зависит от предыдущего заряда.

"Что делает нашу платформу такой увлекательной, так это то, что мы можем реализовать очень разные функции с помощью одной системы материалов. Это приближает нас к аппаратному обеспечению, которое не только вычисляет, но и может обучаться непосредственно внутри компонента и временно хранить информацию"– прокомментировал постдокторант кафедры технической физики в Вюрцбурге Сумен Прадхан.

Перспективы для медицины и энергоэффективных чипов

Объединение нескольких возможностей в одной детали открывает путь к созданию так называемых нейроморфных процессоров, способных одновременно выполнять вычисления и адаптироваться к новым данным с минимальными затратами энергии.

"Сложные оксиды представляют для нас особый интерес, поскольку они объединяют множество электронных свойств в единой платформе материалов. Именно это делает их столь привлекательными для нового поколения энергоэффективного и адаптивного компьютерного оборудования"– добавил представитель кластера ctd.qmat в Вюрцбургском университете и соавтор исследования Ральф Классен.

Практическое применение эта разработка может найти в портативных устройствах для мониторинга здоровья. Самообучающиеся датчики смогут отслеживать пульс, артериальное давление, температуру тела, содержание кислорода или уровень глюкозы в крови, адаптируясь к показателям организма непосредственно на месте без отправки конфиденциальных данных на сторонние серверы.

Пока что технология находится на этапе лабораторной проверки концепции, поэтому впереди ученых ждут тесты на долговечность и стабильность таких систем.