Тюменские физики обучили нейронную сеть ассоциативному самообучению
Спайковые нейронные сети (SNN) стали перспективными типами искусственных нейронных сетей (ANN). SNN более биологически правдоподобны, чем точечные нейроны, имеют более простую структуру за счет меньшего количества нейронов и способны реализовывать биоподобные механизмы самообучения. Однако SNN требуют более высокой вычислительной мощности для программного расчета функции каждого нейрона. Эта проблема может быть решена аппаратной реализацией SNN, что и реализовали ученые из ТюмГУ.
Статья «Моделирование обработки информации в биоморфном нейропроцессоре» физиков ТюмГУ и НОЦ «Нанотехнологии» вышла в журнале OBM Neurobiology.
Ранее группа ученых представила концепцию биоморфного нейропроцессора, которая основана на мемристорно-диодном кроссбаре и реализует аппаратную SNN с многочисленными биоморфными нейронами. Используются ключевые узлы аппаратной составляющей нейропроцессора: сверхбольшие запоминающая и логическая матрицы, задающие вес и маршрут связи между нейронами соответственно.
Эти матрицы должны быть очень большими, потому что каждый нейрон в сети может иметь множество синаптических связей. Нейропроцессор уникален тем, что построен на основе оригинальной электрической схемы биоморфного нейрона и воспроизводит работу биоморфной нейронной сети, созданной на основе оригинальной программной модели биоморфного нейрона.
Кроме того, нейропроцессор содержит устройства кодирования и декодирования входной и выходной информации, построенные с использованием универсальной логической матрицы на основе композитного мемристорно-диодного кроссбара. Максимальный размер квадратных запоминающей и логической матриц равен 10 в шестой степени ячеек, согласно анализу затухания входного сигнала.
Таким образом, с использованием этих матриц можно построить устройства ввода-вывода и аппаратную нейронную сеть соответствующего размера. Современные мемристоры имеют низкую стабильность и воспроизводимость характеристик. Тем не менее, обрабатываемая информация в аппаратных биоморфных SNN распределена по всей сети, что снижает требования к стабильности и воспроизводимости отдельных мемристоров.
В результате работ на основе упрощенных электрических моделей мемристора и диода Зенера создана физико-математическая модель работы ячейки для численного моделирования сверхбольшой логической матрицы с композитным мемристорно-диодным кроссбаром.
Разработана физико-математическая модель обработки сигналов в сверхбольшой логической матрице биоморфного нейропроцессора при маршрутизации выходных сигналов нейронного блока.
Представлены результаты численного моделирования процесса маршрутизации выходных импульсов нейронов на синапсы других нейронов с помощью логической матрицы.
Разработана физико-математическая модель обработки информации в кодирующем устройстве биоморфного нейропроцессора на основе логической матрицы с композитным мемристорно-диодным кроссбаром.
Получены результаты численного моделирования декодирования информационных сигналов в форме последовательностей импульсов в двоичный формат данных. Показана компактная реализация схемы декодирования сигналов в нейропроцессоре, которая может быть реализована в одном слое мемристорно-диодной логической матрицы.
Результат схемотехнического решения достигнут за счет применения логических преобразований, выполняемых внутри мемристорно-диодного кроссбара, и генератора двоичных чисел, установленного на периферии мемристорной логической матрицы. Разработаны также и физико-математические модели ассоциативного самообучения запоминающей матрицы, которые обеспечивают специфичную реализацию правил самообучения LTP и STDP, связанную с оригинальностью мемристорно-диодной ячейки.
С помощью численного моделирования продемонстрирована способность запоминающей матрицы с числом ячеек 4х2 к ассоциативному самообучению в составе аппаратной импульсной нейросети. Таким образом, с помощью численного моделирования на основе разработанных моделей показана работоспособность отдельных устройств нейропроцессора. Работа частично поддержана грантом РФФИ.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина разработали синтетическое масло для газопоршневых двигателей, позволяющее снизить расход топливного метана на семь процентов. Продукт разработан в целях импортозамещения в сфере энергетики. Разработка открывает новые возможности распределенной энергетики на Крайнем Севере, Дальнем Востоке и других территориях без центральных сетей.
Археологи часто находят красивые прозрачные кристаллы на стоянках древних людей, живших почти 800 тысяч лет назад. Самое странное, что наши предки не делали из них наконечники для стрел или бусы, а, похоже, просто повсюду носили с собой и бережно складывали в кучи. Испанские ученые нашли объяснение этой странной привычке, понаблюдав за ближайшими родственниками человека — шимпанзе.
Большой коллектив ученых из Специальной астрофизической обсерватории РАН (п. Нижний Архыз), Астрокосмического центра ФИАН, Крымской астрофизической обсерватории РАН, Санкт-Петербургского государственного университета и МФТИ с коллегами впервые провел комплексный многоволновой анализ переменности блазара Тон 599 за период с 1983 по 2025 год и обнаружил в этих данных скрытый ритм, указывающий на работу двух взаимосвязанных механизмов.
Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина разработали синтетическое масло для газопоршневых двигателей, позволяющее снизить расход топливного метана на семь процентов. Продукт разработан в целях импортозамещения в сфере энергетики. Разработка открывает новые возможности распределенной энергетики на Крайнем Севере, Дальнем Востоке и других территориях без центральных сетей.
Кит живет двести лет, умеет пробивать головой полуметровый лед и поет океанский джаз голосом несмазанной дверной петли. Охотоморские гренландские киты — это не просто многотонные ледоколы. Это древние узники, которые остались жить в Охотском море со времен последнего оледенения. Это счастливцы, которые смогли пережить гарпуны китобоев XIX-XX веков, но сегодня уязвимы не меньше. Чтобы спасти этих поразительных китов, российским ученым и команде фонда «Природа и люди» приходится: считать хвосты, читать биографии по шрамам, прятать подростков от хищников, стрелять (спутниковыми метками) с парамоторов и тяжелых дронов. Рассказываем, как устроена жизнь гренландских китов России и кто помогает им не исчезнуть навсегда с лица планеты.
Процессы, сопровождающие жизнь черных дыр, интересуют не только теоретиков. Ученые уже знают, что энергия и частицы могут покидать черные дыры и теперь работают над способами эту энергию использовать.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно