Соединения нейронов в биологических нейросетях. Источник: пресс-служба МФТИ
Группа ученых из МФТИ создала прототипы наноразмерных «электронных синапсов» на основе сверхтонких пленок оксида гафния (HfO2). Эти устройства могут быть использованы в принципиально новых вычислительных системах. Статья опубликована в журнале Nanoscale Research Letters.
Группа исследователей из МФТИ изготовила мемристоры на основе тонкопленочного оксида гафния размером всего 40х40 нм2. При этом, созданные наноустройства проявляют свойства, аналогичные биологическим синапсам. С помощью разработанной технологии мемристоры были объединены в матрицы: в перспективе это позволит создавать компьютеры, работающие на принципах биологических нейронных сетей.
«В более простом варианте, мемристоры являются многообещающими элементами для бинарной энергонезависимой памяти, в которых информация записывается переключением электрического сопротивления — из большого в малое и обратно. Мы же пытаемся продемонстрировать более сложный функционал мемристоров — у нас они могут имитировать работу биологических синапсов», — комментирует исследование ведущий автор, старший научный сотрудник Лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ Юрий Матвеев.
Вид электрического сигнала, передаваемого нейронами (“спайка”). Красным — многообразие биологических сигналов, черным — усредненный сигнал. Источник: пресс-служба МФТИ
Синапс — ключ к обучению и памяти
Синапсы могут со временем изменять свой «вес», то есть способность передавать сигнал. Это свойство является ключом к пониманию функции памяти и обучаемости мозга.
С точки зрения физики, трактовка «памяти» и «обучения» синапса в мозге может быть следующей: соединение нейронов обладает какой-то определенной «проводимостью», значение которой определяется историей прошедших через соединение сигналов. При этом, если синапс передает возбуждение от одного нейрона к другому, то мы можем сказать, что у него высокая «проводимость», а если нет — то низкая. Однако, синапсы работают не просто в режиме выключено/включено, а могут иметь любой промежуточный «вес» (промежуточное значение проводимости). Соответственно, если мы хотим имитировать их с помощью каких-нибудь устройств, то они должны обладать именно такими – «аналоговыми» характеристиками.
Мемристор как аналог синапса
Как и у биологического синапса, величина электрической проводимости мемристора является итогом всей его предыдущей «жизни» — от самого момента изготовления.
Есть несколько физических эффектов, на основе которых можно создавать мемристоры. В данной работе авторы использовали устройства на основе тонкопленочного оксида гафния, в которых наблюдается эффект обратимогоэлектрического пробоя под действием приложенного электрического поля. Чаще всего в таких устройствах используют только два разных состояния, кодирующих логические ноль и единицу. Однако, для имитации биологических синапсов необходимо было реализовать непрерывный набор проводимостей в изготовленных устройствах.
«Окончательного понимания физических принципов работы таких мемристоров пока нет. Однако, качественная модель состоит в следующем: в структуре металл-сверхтонкий оксид-металл в слое оксида под действием электрического поля образуются и перемещаются точечные дефекты — вакансии атомов кислорода. Именно эти дефекты и отвечают за обратимое изменение проводимости слоя оксида» — отмечает соавтор статьи Серей Захарченко, научный сотрудник Лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ.
На созданных «аналоговых» мемристорах авторы смоделировали несколько механизмов обучения («пластичность») биологических синапсов. В частности, речь идет о таких функциях, как долговременное усиление или ослабление связи между двумя нейронами. Общепринято, что именно эти явления лежат в основе механизмов памяти.
Также авторам удалось продемонстрировать более сложный механизм – так называемую временную пластичность («spike-timing-dependent plasticity»), то есть зависимость величины связи между нейронами от относительного времени их «срабатывания». Ранее было показано, что именно этот механизм отвечает за ассоциативное обучение — способности мозга находить связи между разными событиями.
При этом, для демонстрации такой функции в своих мемристорных устройствах авторы специально использовали электрические сигналы, подаваемые на электроды мемристоров, по форме воспроизводящие сигналы в живых нейронах (см. рис. №2), и получили зависимость, очень похожую на те, которые наблюдаются в живых синапсах (см. рис. №3).
Изменение проводимости мемристоров в зависимости от временного расстояния между «спайками”(справа) и изменение потенциала на биологических синапсах (слева). Источник: пресс-служба МФТИ
Все это позволило авторам утверждать, что созданные ими элементы можно рассматривать как прототип «электронного синапса», на основе которого можно создавать искусственные нейронные сети «в железе».
«Мы создали минимальную матрицу наноразмерных мемристоров, воспроизводящих свойства биологических синапсов. Благодаря полученным результатам, мы стали еще на шаг ближе к тому, чтобы построить искусственную нейронную сеть. Пусть пока что простейшую, но «в железе», — отмечает заведующий Лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ Андрей Владимирович Зенкевич.
