Российские ученые приблизились к созданию «мозга» для искусственного интеллекта

Ученые Нижегородского государственного университета (ННГУ) им. Лобачевского создали электронную систему, которая частично воспроизводит принципы взаимодействия нейронов в биологических нервных сетях. Разработка может стать основой для нового поколения нейроморфных вычислительных устройств — компьютеров, работающих по принципам человеческого мозга.

В основе системы — два искусственных нейрона, соединенных мемристором. Первый нейрон генерирует электрические импульсы, второй их принимает, а мемристор выполняет роль искусственного синапса — аналога связи между нейронами в нервной системе. Мемристор способен запоминать количество прошедшего через него заряда, изменяя свое сопротивление, благодаря чему его поведение напоминает работу биологических синапсов. Мемристор запоминает количество заряда, сохраняет эту информацию в виде своего сопротивления, что очень напоминает поведение синапса нейрона.

Исследователям удалось добиться синхронной работы искусственных нейронов. Это подтвердило, что мемристоры могут использоваться в качестве адаптивных искусственных синапсов, необходимых для создания энергоэффективных нейроморфных систем.

«Исследования мемристивных нейронов и мемристивных синапсов активно ведутся как в России, так и за рубежом. Значительная часть опубликованных исследований основана на идеализированных моделях мемристоров, функциональных электронных эквивалентах или коммерческих компонентах. Существуют математические модели нейронных сетей с мемристивными связями, электронные схемы искусственных нейронов, а также отдельные аппаратные реализации нейроморфных систем. Поэтому корректнее говорить не о полном отсутствии аналогов, а о том, что наша разработка отличается комплексным подходом: мемристивное устройство физически изготовлено и экспериментально исследовано, его параметры перенесены в математическую модель, а предсказанные динамические режимы затем проверены на реальной электронной системе», — отметил директор НОЦ «Физика твердотельных наноструктур» ННГУ Алексей Михайлов.

Одним из важных преимуществ мемристивных систем является низкое энергопотребление. Расчетное энергопотребление основных элементов данной системы «ведущий нейрон — искусственный синапс — ведомый нейрон» составило около 1456 пДж. Это показывает перспективность дальнейшего масштабирования таких систем и создания более крупных электронных нейронных сетей.

По словам ученых, такие устройства могут найти применение в робототехнике, биомедицине, интеллектуальных системах управления и перспективных технологиях искусственного интеллекта.

«В отличие от обычных вычислительных систем такие устройства могут обрабатывать сигналы непосредственно за счет взаимодействия искусственных нейронов и изменения связей между ними. В перспективе подобные системы могут применяться для обработки сигналов от различных датчиков, распознавания изменяющихся во времени сигналов и образов, а также в робототехнике и системах автоматического управления. Отдельное направление связано с биомедицинскими технологиями. Принципы синхронизации искусственных нейронов могут быть полезны при анализе биологических сигналов, например, электрической активности нервной системы. В дальнейшем такие подходы могут представлять интерес для нейроинтерфейсов, нейропротезов и систем нейрореабилитации», — уточнил научный сотрудник лаборатории мемристорной наноэлектроники НОЦ «Физика твердотельных наноструктур» ННГУ Иван Кипелкин.

Работа выполнена сотрудниками лаборатории стохастических мультистабильных систем ННГУ в рамках программы Национального центра физики и математики. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Chaos, Solitons & Fractals.