Работа ЛЭТИ позволит повысить эффективность проектирования нейроморфных компьютеров

Сегодня нейросетевые алгоритмы практически достигли предела по эффективности в возможностях обучения вычислительных устройств выполнять самостоятельные действия. Поэтому исследовательские группы по всему миру ведут исследования и разработки новых типов систем искусственного интеллекта.

В этой сфере в последние годы наиболее перспективным направлением являются нейроморфные вычисления, которые используют архитектуры нейронных сетей: по аналогии с биологическими нервными клетками мозга — нейронами. Они способны обмениваться информацией с тысячами других нейронов, а также одновременно и хранить, и обрабатывать информацию.

В теории применение таких технологий позволит создать новый класс вычислительных устройств, обладающих высоким быстродействием и низкими энергозатратами. На деле же, для создания подобных компьютеров требуется разработка эффективной методологии проектирования устройств, соответствующей компонентной базы, математических моделей и программного обеспечения.

«Мы уточнили по ряду параметров математическую модель для серийно производящегося мемристора — это наноразмерный электрический элемент, который используется при создании нейроморфных систем. Уже существующая модель описывала поведение устройства только в общих чертах, что сказывалось на точности проектирования, а значит в дальнейшем это могло повлиять на адекватность работы действующего на основе мемристоров устройства», – рассказывает ассистент кафедры САПР СПбГЭТУ «ЛЭТИ», младший научный сотрудник Молодежного НИИ Валерий Островский.

Для проведения исследований ученые в лаборатории перспективной электроники и сенсорики произвели более сотни измерений различных характеристик (вольт-амперные характеристики, эффект квантования проводимости и прочее) мемристора. На основании собранных данных в исходную модель было предложено добавить хаотический генератор для воспроизведения межциклической вариативности резистивных переключений, связанной с реорганизацией проводящего канала внутри исследуемого устройства. Вторая модификация заключалась в точной настройке модели в соответствии со структурными и частотными характеристиками порогов переключения мемристора при малых токах, нацеленной на долговечное и энергоэффективное применение элемента.

Используемый в экспериментах электрический элемент серийно производится в США. Устройство представляет собой многослойную гетероструктуру на основе халькогенидного стекла с примесью вольфрама в активном слое: (<W/Ge₂Se₃/Ag/Ge₂Se₃/SnSe/Ge₂Se₃/Ge₂Se₃+W/Ge₂Se₃/W>).

«Ключевая задача нашего исследования состоит в том, чтобы связать воедино физические образцы мемристоров, моделей и созданных на их основе прототипов вычислительных устройств, причем так, чтобы все они работали. И математические модели в данном случае выступают “мостиком” на пути к созданию нейроморфных компьютеров будущего. Потому что гораздо проще и дешевле отработать все необходимые аспекты функционирования таких систем с помощью моделей, чем создавать множество физических прототипов, не все из которых гарантированно будут работоспособны», — поясняет Валерий Островский. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Nanomaterials. 

СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

43 статей

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» – один из ведущих технических университетов России и участник программы «Приоритет-2030» – является лидером в области разработки технологий и опережающей подготовки кадров для сфер радиоэлектронных, информационно-телекоммуникационных и информационно-управляющих систем, искусственного интеллекта, биоинженерии, жизнеобеспечения человека и защиты окружающей среды.

Показать больше

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram