Для дальнейшего развития искусственного интеллекта требуются более мощные вычислительные архитектуры. Однако большая площадь, занимаемая нейронами на основе комплементарных металл-оксид-полупроводников, и ограничения на электрическую маршрутизацию препятствуют масштабированию обычных искусственных нейронов и их синаптических связей.
Исследователи из Гонконгского университета науки и технологий, Швейцарской высшей технической школы Цюриха и Университета Бургундии в Европе разработали новые искусственные нейроны на основе мемристоров — наноразмерных электронных компонентов, которые меняют своё электрическое сопротивление в зависимости от тока, который ранее проходил через них. Эти аппаратные компоненты, вдохновлённые клетками мозга, представленные в статье опубликованной в Nature Electronics, можно использовать для создания плотных и трёхмерных нейронных сетей, которые лучше подходят для реализации систем искусственного интеллекта.
Искусственные нейроны, созданные учеными, состоят из мемристоров, изготовленных из серебра и изолирующего полимера. Когда нейроны получают достаточное количество входящих электрических сигналов, они испускают световые импульсы, которые можно использовать для связи с другими искусственными нейронами.
Поскольку свет может распространяться без проводов, нейроны, созданные командой, устраняют необходимость в громоздких электронных схемах или проводке. Это означает, что их можно использовать для создания компактных трёхмерных архитектур, в которых нейроны плотно упакованы, не соединены проводами, но при этом могут эффективно взаимодействовать друг с другом.
«Наш искусственный нейрон основан на мемристивном переключающем внутриплоскостном соединении серебро/поли(метилметакрилат)/серебро металл–изолятор–металл, — пишут авторы. — Его резистивное переключение основано на динамике нитей на атомном уровне, и устройство испускает фотонные импульсы при суммировании критического количества входящих электрических импульсов, что устраняет необходимость в громоздкой периферической схеме считывания и электропроводке для передачи сигналов»
Чтобы оценить потенциал своих искусственных нейронов, исследователи использовали их для создания двух трёхмерных нейронных сетей. Затем они протестировали работу этих сетей на двух разных задачах, которые обычно решаются с помощью алгоритмов ИИ, а именно на классификации речи и распознавании рукописных цифр (от 0 до 9).
«Мы используем мемристорный мигающий нейрон размером 170 нм ? 240 нм для создания трёхмерной нейронной сети с фотонной связью, — написали исследователи. — Мы показываем, что сеть может выполнять задачу классификации по четырём классам в рамках набора данных Google Speech с точностью 91,51 %». Мы также создали искусственный нейронный массив высокой плотности с шагом 1 мкм и показали, что он может выполнять задачу классификации MNIST с точностью 92,27 %.
Источник: russianelectronics.ru
Источник: ai-news.ru
