Новые искусственные нейроны станут основой для следующего поколения нейроморфных чипов и продвинутого искусственного интеллекта.
Исследователи из Университета Южной Калифорнии создали искусственные нейроны, способные воспроизводить сложные биологические процессы мозга. Эти нейроны построены на так называемом диффузионном мемристоре и занимают площадь всего одного транзистора, что позволяет создавать более компактные и энергоэффективные микросхемы для нейроморфных вычислений. Результаты опубликованы в журнале Nature Electronics.
«Мы разрабатываем системы, которые работают по принципам, наблюдаемым в мозге, но в масштабе микрочипа», — объясняет профессор Джошуа Ян, ведущий исследователь проекта и директор Центра передового опыта по нейроморфным вычислениям.
Как нейроны имитируют мозг
В человеческом мозге нейроны обрабатывают информацию с помощью электрических сигналов и химических веществ, таких как ионы натрия, калия и кальция. Эти сигналы переходят от одного нейрона к другому через синапсы, где электрическая активность преобразуется в химическую и затем обратно. Ян и его команда смогли воспроизвести этот процесс с высокой точностью.
В их конструкции ионы серебра в оксиде генерируют электрические импульсы, эмулируя вычислительные процессы мозга.
«Хотя наши искусственные нейроны не используют те же ионы, физика движения ионов очень похожа. Серебро легко диффундирует, позволяя реализовать динамику, необходимую для работы нейронов, используя простую структуру», — говорит Ян.
Энергоэффективность и адаптивное обучение
Традиционные компьютеры используют электроны для вычислений, что обеспечивает высокую скорость, но требует огромного количества энергии. Мозг, напротив, обучается, перемещая ионы через мембраны, что позволяет быстро усваивать информацию с минимальным энергопотреблением — около 20 ватт.
«Маленький ребенок учится распознавать рукописные цифры всего за несколько примеров, в то время как компьютер обычно требует тысячи», — поясняет Ян.
Именно это качество ученые стремятся перенести на чипы. Диффузионные мемристоры создают нейроны, которые могут «учиться» напрямую на аппаратном уровне, без необходимости программного моделирования всех процессов. Такой подход делает вычисления более адаптивными и эффективными, приближая их к работе биологического мозга.
Прорыв в микросхемах и искусственном интеллекте
Новые нейроны занимают всего один транзистор, тогда как традиционные нейроморфные устройства требуют десятков или сотен. Это открывает путь к созданию чипов, способных одновременно быть компактными, энергосберегающими и функциональными.
«Мы разработали строительные блоки, которые позволят уменьшить размер чипа и снизить потребление энергии на порядки, чтобы ИИ мог работать стабильно и эффективно», — говорит Ян.
Следующий этап исследований включает масштабирование этих нейронов в больших массивах и проверку, насколько точно они могут воспроизвести работу мозга. По мнению Яна, такие системы могут дать новый взгляд на функционирование самого человеческого мозга, открывая перспективы для развития общего искусственного интеллекта.
Эти искусственные нейроны способны служить основой для следующего поколения нейроморфных чипов. Они могут сочетать вычислительную мощь современных компьютеров с энергоэффективностью и адаптивностью биологического мозга.
«Идея в том, чтобы создать аппаратное обучение, работающее так же, как мозг, а не через программное моделирование», — поясняет Ян.