Исследователи представили первый полноценный аналог нейрона из графена

Группа физиков из Пенсильванского университета создала первый в своём роде мемристор на основе графена, способный имитировать активность нейрона в искусственных нейросетях.

Известно, что большинство современных компьютеров сегодня работают на основе дискретной логики, позволяющей их элементарным элементам обрабатывать только единицу и ноль, чего, впрочем, оказывается достаточно для выполнения актуальных задач.

В то же время наш мозг в своей работе опирается на нейроны, способные одновременно хранить и обрабатывать информацию, не ограничиваясь этими двумя значениями. Исследователи по всему миру уже много лет работают над воссозданием такой модели поведения в искусственных системах, и новая разработка может ещё на шаг приблизить нас к созданию полноценного рукотворного мозга.

В ходе работы над проектом американские физики использовали мемристоры, или резисторы с эффектом памяти, для воссоздания способности нейронов менять своё состояние. Ранее применение этих элементов считалось чрезвычайно сложным в реализации, но исследователи смогли упростить этот процесс с помощью смены материала мемристоров с пленок из оксида ванадия и других веществ, меняющих своё сопротивление при нагреве или освещении, на графен.

Получившиеся рукотворные «нейроны» по результатам экспериментов смогли переключиться между 16 состояниями, таким образом в восемь раз превысив способности элементов, работающих на основе дискретной логики. Кроме того, для считывания и записи информации в мемристорах оказалось достаточно всего 10 милливольт.

«Мы показали, что с помощью простых полевых транзисторов на основе графена можно управлять множеством состояний памяти. Нашу технологию можно использовать для производства мемристоров в промышленных масштабах. Мы надеемся, что она привлечет внимание компаний, которые разрабатывают нейроморфные компьютеры», – рассказал один из авторов работы, доцент Пенсильванского университета Саптарши Дас.

В будущем разработка может найти своё применение в создании новых видов искусственных нейросетей.

Фото: IGate