В отличие от существующих нейроморфных чипов, которые цифровым способом имитируют активность мозга, новые нейроны используют реальные химические и электрические процессы. Иными словами, они не просто копируют работу мозга, а функционируют по тем же принципам, что и настоящие нейронные сети.
Команда создала новый тип искусственного нейрона на основе так называемого диффузного мемристора. В отличие от традиционных кремниевых чипов, где информация передается электронами, в этих устройствах вычисления происходят за счет движения атомов, как в человеческом мозге. В живых нейронах взаимодействие основано и на электрических, и на химических сигналах: электрический сигнал, достигая синапса, превращается в химический для передачи информации следующему нейрону, а затем снова становится электрическим.
Чтобы воспроизвести этот процесс, исследователи использовали ионы серебра в оксиде. Хотя в искусственных нейронах задействованы не те же самые ионы, что в биологических клетках, механизмы их движения и взаимодействия во многом совпадают.
Благодаря такой конструкции каждый искусственный нейрон занимает место всего одного транзистора вместо десятков или даже сотен, как в традиционных схемах. Это делает систему компактной и энергоэффективной.
По словам исследователей, основная проблема современных вычислительных систем — не недостаток мощности, а чрезмерное энергопотребление. Человеческий мозг способен учиться на примерах, используя всего около 20 Вт энергии, тогда как современные ИИ-модели требуют огромных вычислительных ресурсов. Поэтому, чтобы повысить производительность, нужно проектировать системы, основанные на принципах работы мозга.
Ученые считают, что использование ионов вместо электронов может стать ключом к прорыву в нейроморфных вычислениях. Ионы обеспечивают «физическую основу» для обучения и адаптации на аппаратном уровне, чего не могут дать чисто цифровые чипы. Однако серебро, используемое в нынешних прототипах, трудно применять в стандартном полупроводниковом производстве. Поэтому команда планирует изучить другие ионные материалы.
Следующим этапом станет объединение искусственных нейронов в более крупные сети и проверка их способности к обучению и распознаванию образов. Такие системы не только помогут улучшить искусственный интеллект, но и позволят лучше понять, как работает наш мозг.