2629
Дослідники з Вюрцбурзького та Дрезденського кластерів передового досвіду ctd.qmat змогли відтворити ключові риси біологічних нейронів і синапсів в одній наноструктурі. Сучасні системи штучного інтелекту споживають величезну кількість електроенергії, адже в класичних комп’ютерах блоки пам’яті та процесори фізично розділені, і дані постійно курсують між ними.
Як поєднати пам’ять і обчислення в одній структурі
Людський мозок працює інакше: його синапси динамічно перебудовуються у відповідь на сигнали. Цей процес називають нейропластичністю, і саме його вчені намагалися скопіювати.
Для цього фізики використали незвичайну пару складних оксидів: алюмінат лантану та титанат стронцію. Кожен із цих матеріалів окремо слугує звичайним ізолятором. Проте на їхній межі виникає незвичайне явище: надтонкий провідний шар, відомий як квазідвовимірний електронний газ, у якому електрони вільно рухаються вздовж межі розділу.
Науковці сформували на поверхні оксидів мережу мікроскопічних каналів, які виконують роль електронних магістралей. Коли крізь систему пропускають струм, він здатен зміщувати атоми кисню в кристалічній ґратці та таким чином регулювати її опір. Завдяки цьому пристрій можна тренувати електричними імпульсами, фізично закарбовуючи в ньому інформацію про попередню активність.
Ба більше, розроблений компонент виявився універсальним. Залежно від способу підключення він може працювати як транзистор для керування струмом, мемристор для зберігання інформації через опір або мемконденсатор, ємність якого залежить від попереднього заряду.
«Що робить нашу платформу такою захопливою, так це те, що ми можемо реалізувати дуже різні функції за допомогою однієї системи матеріалів. Це наближає нас до апаратного забезпечення, яке не лише обчислює, але й може навчатися безпосередньо всередині компонента та тимчасово зберігати інформацію», – прокоментував постдокторант кафедри технічної фізики у Вюрцбурзі Сумен Прадхан.
Перспективи для медицини та енергоефективних чипів
Поєднання кількох можливостей в одній деталі відкриває шлях до створення так званих нейроморфних процесорів, здатних одночасно виконувати розрахунки та адаптуватися до нових даних із мінімальними витратами енергії.
«Складні оксиди є для нас особливо захопливою сферою, оскільки вони поєднують багато електронних властивостей в єдиній платформі матеріалів. Саме це робить їх такими цікавими для нового покоління енергоефективного та адаптивного комп’ютерного обладнання», – додав речник кластера ctd.qmat у Вюрцбурзькому університеті та співавтор дослідження Ральф Классен.
Практичне застосування ця розробка може знайти в портативних пристроях для моніторингу здоров’я. Самонавчальні сенсори зможуть відстежувати пульс, артеріальний тиск, температуру тіла, вміст кисню чи рівень глюкози в крові, адаптуючись до показників організму безпосередньо на місці, без надсилання чутливих даних на сторонні сервери.
Поки що технологія перебуває на етапі лабораторної перевірки концепції, тож попереду на вчених чекають тести на довговічність і стабільність таких систем.
Джерело: 24tv.ua
