Главная » Наука и технологии » Российские исследователи создали искусственный аналог человеческой памяти
Дата публикации: 30.11.2019
Просмотров: 47



Российские исследователи создали искусственный аналог человеческой памяти


Учёные нередко обращаются к природе за вдохновением, и когда
дело доходит до компьютерных технологий, нет образца лучше, чем человеческий
мозг. Российские исследователи создали устройство, имитирующее работу человеческой памяти — в
частности, его способность забывать ненужную информацию.

Синапс в мозгу и механическая альтернативаСинапс из живого мозга (слева) и искусственный прообраз (справа)

Представители Московского физико-технологического института взяли
за основу идею об аналоговых нейрокомпьютерах. В таких системах за передачу
информации между элементами отвечает дополнительный электронный компонент. Закодированные сигналы передаются через мемристор (с английского «memory» — «память», а «resistor» — «сопротивление»), который позволяет ослаблять незадействованные наносвязи — или синапсы — и,
соответственно, «забывать» информацию.

Исследователи отметили, что предыдущие версии этого
устройства со временем портились и в итоге отключались при длительных операциях. В новой версии специалисты использовали сегнетоэлектрик оксид гафния, в котором
полярность заряда изменяется при взаимодействии с внешним электрическим полем и
запоминается при выходе из него. Это позволило сохранить базовые свойства
мемристора и избежать износа.

Учёные рассказали, что использовали дефекты, которые
возникают при взаимодействии между кремнием и оксидом гафния в обычных процессорах.
В нормальных условиях это мешает работе системы, но с применением мемристора
это позволяет имитировать работу мозга, в котором некоторые связи со временем
ослабевают и приводят к частичной потере памяти.

В будущем создатели проекта собираются подробнее разобраться
в системе изменения сопротивления, чтобы улучшить эффективность устройства, а
также найти способ сделать его более гибким, чтобы расширить области применения аппарата. По мнению исследователей, внедрение данной технологии при разработке
нейрокомпьютеров позволит увеличить их производительность и снизить
энергозатраты.

Источник: mipt.ru