В ЮФУ изучили потенциал ниобата лития для синаптических устройств

❋ 4.3

Команда лаборатории «Нейроэлектроника и мемристивные наноматериалы» Института нанотехнологий, электроники и приборостроения ЮФУ получает новые материалы для элементной базы нейроморфной электроники. В качестве активного слоя в искусственных синапсах нейропроцессоров будущего, возможно, будут использоваться пленки ниобата лития.

ЮФУ

# кремний

# литий

# ниобат лития

# синаптическая активность

В ЮФУ изучили потенциал ниобата лития для синаптических устройств / © Getty images / Автор: Pinaria Caprarius

В любом современном компьютере или смартфоне есть процессор — универсальное устройство, созданное для выполнения программ. Принципы работы традиционного процессора были заложены еще в сороковых годах прошлого века и с тех пор не особо менялись: CPU считывает команды и выполняет их по одному за цикл работы. На современных процессорах этих циклов может быть несколько миллиардов в секунду, и за счет этого человеку кажется, что его компьютер выполняет множество задач одновременно, но он все же выполняет их по очереди.

Нейроморфные процессоры работают кардинально иначе — они повторяют структуру человеческого мозга, который действительно многозадачен. Недавно подобный процессор запустила в серийное производство российская компания «Касперский», так что нейроморфная электроника — больше не научная фантастика. Однако эта технология еще очень нуждается в новых исследованиях и открытиях, способных многократно увеличить ее эффективность.

В Южном федеральном университете этим фронтиром научных исследований занимается лаборатория «Нейроэлектроника и мемристивные наноматериалы» (Нейромена). Совсем недавно младший научный сотрудник этой лаборатории Даниил Хахулин выступил на «Школе молодых ученых» в рамках Всероссийского форума «Микроэлектроника-2023». Его доклад признали лучшим среди молодых ученых России в секции «Искусственный интеллект, цифровые двойники и нейроподобные системы», работа была посвящена ниобату лития как перспективному нейроморфному материалу.

«Несмотря на внешние различия, фундаментально интегральные цепи и мозг очень похожи: и в той, и в другой системе информация представлена в виде заряда, прохождение которого ограничивается энергетическими барьерами и направляется модуляцией проводящих каналов», — рассказал Даниил Хахулин.

Базовым элементом в человеческом мозге является нейрон, или нервная клетка. Между собой нейроны связаны при помощи синапсов. Несколько десятков миллиардов нейронов составляют сложную самообучающуюся систему, до которой пока что далеко любому компьютеру. В вычислительной технике самым мелким «кирпичиком» считается транзистор: таких микроскопических элементов в типичном процессоре компьютера или смартфона имеется несколько миллиардов. Дисциплина, известная как нейроморфный инжиниринг, уже несколько десятилетий ставит перед собой задачу воспроизвести, хотя бы частично, структуру человеческого мозга в виде электронных схем.

При этом большинство специалистов в мире сошлись во мнении, что самым лучшим материалом для создания нейроморфного процессора — компьютера с «нейронами» и «синапсами» — является оксид гафния. Результаты исследований лаборатории «Нейромена» Южного федерального университета показывают, что в некоторых случаях имеет смысл рассматривать и другие материалы.

«Пленки ниобата лития, полученные методом импульсного лазерного осаждения, по ряду параметров отвечают тем же требованиям, что и другие материалы для синаптических устройств. Если продолжать эксперименты с этим соединением, получать всё новые композиты на его основе, то с большой вероятностью мы однажды получим материал, превосходящий аналоги, и нейроморфные процессоры будут производиться из него», — подчеркнул Даниил Хахулин.

Ученые ЮФУ уже имеют на руках не только образцы нового материала, но и инновационные методики управления его состоянием. Изменяя ток, напряжение и длительность импульса, сотрудники лаборатории «Нейромена» ИНЭП ЮФУ научились контролировать сопротивление и пластичность ниобата лития.

«Ряд материалов снискал больше внимания исследователей в решении задач нейроморфной микроэлектроники в первую очередь благодаря сочетанию оптимальных электрофизических свойств и технологичности. Однако это не исключает поиска новых материалов для повышения эксплуатационных характеристик конечных устройств нейроэлектроники. Главным преимуществом и одновременно недостатком наших пленок является высокое сопротивление. Однако гибкость технологии импульсного лазерного осаждения позволяет нам получать композитные пленки, варьируя концентрацию примеси как по толщине пленки, так и по ее поверхности. Это открывает путь к поиску композита на основе с наилучшим сочетанием свойств применительно к задачам нейроморфной электроники», — подытожил Даниил Хахулин.

Лаборатория «Нейроэлектроника и мемристивные наноматериалы» (Нейромена) создана в рамках проекта мегагрантов и отвечает задачам стратегического проекта ЮФУ «Интеллектуальные технологии управления и обработки информации в перспективных роботизированных комплексах и гибридных системах» федеральной программы «Приоритет-2030» (нацпроект «Наука и университеты»). Ее фундаментальной целью является разработка элементной базы гибридных нейроморфных систем на основе биосовместимых мемристивных наноматериалов и композитов на их основе. По словам ученых, разработки лаборатории могут найти применение в робототехнических системах, нейропроцессорной компьютерной архитектуре нового поколения и везде, где есть возможность внедрения систем искусственного интеллекта.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.

Южный федеральный университет образован в рамках национального проекта "Образование" распоряжением Правительства Российской Федерации от 23 ноября 2006 года N1616-р (pdf) и приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 4 декабря 2006 года N1447 путем присоединения к Ростовскому государственному университету трех вузов: Таганрогского государственного радиотехнического университета, Ростовского государственного педагогического университета, Ростовской государственной академии архитектуры и искусств.