- Ученые из Университета Южной Калифорнии создали искусственный нейрон на основе диффузионного мемристора, имитирующий биологическую функцию накопления сигналов и генерации импульсов.
- Этот нейрон по размеру сравним с одним транзистором, что позволяет существенно увеличить плотность вычислительных элементов на кристалле и снизить энергопотребление по сравнению с традиционными спайковыми нейросетями.
- Текущий прототип использует серебро, что осложняет массовое производство, поэтому в дальнейшем планируется поиск более подходящих материалов и создание массивов нейронов для демонстрации совместной работы.
Исследователи инженерной школы Университета Южной Калифорнии разработали искусственный нейрон, повторяющий ключевые особенности биологических нейронов. Созданный на базе диффузионного мемристора нейрон способен аккумулировать входящие сигналы и формировать короткие электрические импульсы, когда уровень стимуляции достигает определённого порога. Такая функциональность существенно отличает эти элементы от используемых в современных трансформерах, где «нейрон» представляет собой математическую функцию без учёта временного аспекта обработки данных.
В традиционных моделях трансформеров вычисления базируются на статических снимках информации: входы умножаются на веса и проходят через активационную функцию, что хорошо подходит для пакетной обработки и реализации в матричной форме, однако не отражает динамическую природу биологических процессов.
Спайковые нейросети, на которых ориентирована разработка USC, учитывают не только количество поступающих сигналов, но и время их появления, что приближает искусственные системы к биологическим аналогам. Это открывает перспективы для создания более энергоэффективных и производительных вычислительных моделей. Тем не менее, реализация спайковых нейронов на базе большого числа транзисторов усложняет задачу, повышает энергозатраты и ограничивает плотность элементов.
Предложенное учёными решение допускает компактное исполнение нейронов, размеры которых сопоставимы с одним транзистором. Такое миниатюрное исполнение позволяет уместить значительно больше вычислительных единиц на одном кристалле и интегрировать вычисления с памятью в одном устройстве – подобно работе живого мозга. Это принципиальный шаг к нейроморфным системам нового поколения.
Вместе с тем, команда исследователей сталкивается с проблемой выбора материала: прототип основан на серебре, которое в массовом производстве сложно применять из-за технологических и экономических ограничений. В дальнейшем планируется оптимизация состава и структуры устройств, а также создание небольших массивов нейронов, демонстрирующих координированную работу – важный шаг к практическим нейроморфным вычислениям.
Таким образом, достижения USC открывают перспективы для развития нейроморфных чипов, способных эффективно выполнять сложные вычисления с минимальным энергопотреблением за счёт приближения архитектуры к принципам работы живого мозга, что может стать важным этапом в эволюции искусственного интеллекта.
