Штучні нейрони і синапси - шлях до створення обчислювальних систем, що функціонують як біологічний мозок.
Переслідуючи мету створення комп'ютерів і обчислювальних систем, здатним виконувати паралельну мнемонічний обробку даних, подібно до того, як це робить головний мозок живих істот, вчені і дослідники давно працюють над створенням штучних синапсів і чіпів на їх основі. Свого часу ми вже розповідали про чіпах з штучними синапсами компанії IBM і про створення штучних синапсів на основі вуглецевих нанотрубок. Тепер ми розповімо про розробку ще одного виду штучних синапсів, яка була виконана командою, до складу якої входять вчені з лабораторії HRL Laboratories, Національної лабораторії Лос-Аламоса і Мічиганського університету.
Команда продемонструвала штучний синапс, що складається з матриці мемристоров, яка була розташована на підкладці кристала і оточена логічними і керуючими ланцюгами на основі традиційної CMOS-логіки (complementary metal-oxide semiconductor). Використовуючи логічні схеми можна сконфігурувати мемристорные ланцюга таким чином, що вони будуть виконувати функції пам'яті і функції обробки даних одночасно, тобто точно так, як синапси біологічного походження.
Дана робота проводилася в рамках програми SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) Управлениея перспективних дослідницьких програм Пентагону DARPA. Варто зазначити, що створення цього штучного синапсу стало результатом розробки вченими лабораторії HRL концепції нейроморфных систем, моделлю для яких були біологічні системи, і розробка яких велася з 2008 року в рамках все тієї ж програми SyNAPSE.
У звичайних комп'ютерах функції пам'яті та логічної обробки даних виконуються різними ділянками схеми комп'ютера, в більшості випадків навіть розділеними фізично. Кожна умовна обчислювальна одиниця, будь це одиниця даних або примітивна логічна функція може бути пов'язана тільки з невеликою кількістю сусідніх одиниць. І, хоча, сучасні обчислювальні системи володіють величезними потужностями, які вже можуть забезпечити функціонування штучного інтелекту низького рівня, цим системам ще дуже далеко від ефективності, потужності та енергетики біологічних нейронних систем.
Синапси, що з'єднують нейрони в біологічному мозку, діють як програмовані логічні схеми, які можуть об'єднати в єдині ланцюга тисячі і мільйони нейронів, з'єднуючи їх незалежно від розділяє відстані. Це дозволяє мозку виконувати одночасно безліч операцій, наприклад, людина моментально може впізнати особу іншої людини, а таке не під силу навіть суперкомп'ютера.
Як вже говорилося вище, результатом роботи команди вчених став інтегрований гібридний чіп, в якому була використана матриця мемристоров, розроблена в університеті штату мічіган, і електронна система управління, читання і запису, розроблена в лабораторії HRL. "Ця нова гібридна схема - величезний ривок у розвитку інтелектуальних машин і обчислювальних систем" - розповідає Нараян Срініваса (Narayan Шрініваса), науковий керівник підрозділу програми SyNAPSE лабораторії HRL. - "Ми створили мультибитное пристрій зберігання і довільної обробки даних, щільність інформації в якому становить 30 Гбіт/кв.см., що саме по собі є безпрецедентним в мікроелектроніці на сьогоднішній день".
У кінцевому рахунку, команда планує значно збільшити масштаби своєї нейроморфной обчислювальної системи. Майбутні нейроморфные чіпи будуть містити мільйони модельованих нейронів, які можна буде пов'язати мільярдами модельованих синапсів. А це, в свою чергу, дозволить створити обчислювальні системи, здатні до самонавчання і самостійно демонструвати складні моделі поведінки. А такі обчислювальні системи можуть застосовуватися для вирішення складних комплексних завдань, включаючи візуальне сприйняття, планування, прийняття рішень і навігація.