Компьютерные нейросети с электронными синапсами

NewTheory 0 Comments

Ученые МФТИ разработали идентичные аналоги электронных синапсов. Для их создания они применили сверхтонкие пленки на оксиде гафния (HFO²). Подобные технологии могут применяться в качестве нейронных соединений в системах вычисления, в том числе и математических, по которым обрести  начальные навыки  может помочь Репетитор по математике в Луганске. Информация была опубликована пресс-службой МФТИ. Исследователи и ученые создали мемристоры элементы на электронной основе, изменяющие проводимость тока согласно электрическому заряду. Для этого они применили тонкие пленки на оксиде гафния с размерами 40×40 Нм².

Нейронные соединения в нейросетях 

Официальное заявление пресс-службы МФТИ гласит, что разработанные нанотехнологии будут проявлять характеристики, идентичные синапсам. Кроме того, они могут соединяться в матричные структуры, что позволит в будущем разработать новые компьютеры с имитацией биологических синапсов.

Синапсы Синапс представляет собой нейронное соединение. Его главная функция заключается в передаче сигнала по всей системе нейронов. Один такой элемент может содержать до 10 000 синапсов и осуществлять связь с большим количеством нейронов. Теперь информация будет обрабатываться в режиме параллельного соединения (в компьютерах применяют последовательный режим). В этом и состоит главная суть нейронной системы.

Мемристор в качестве искусственной модели синапса

По мнению научного работника МФТИ Сергей Захарченко, на данный момент ученые, не пришли к общему пониманию основных принципов работы мемристора. Эффективный аналог искусственной модели заключается в следующем: металлическая структура со сверхтонким оксидом, под воздействием электричества формируются и перемещаются атомы кислорода. Их основная задача состоит в обратимом изменении проводимости оксидного слоя.
На их базе ученые разработали идентичные мемристоры. Они смоделировали рабочие механизмы синапсов: длительное усиление или послабление нейронной сети.
Кроме того, они смогли выявить наиболее сложную систему, так называемую «пластичность». Она обозначает зависимость от количества нейронных связей и относительного периода их «реагирования».
Ученые разработали матричную структуру мемристоров. Теперь они смогут воспроизводить характеристики биологических синапсов. Это достижение, позволило исследователям и ученым из МФТИ стать еще ближе к созданию искусственной сети нейронов.