Физики создали «электронные синапсы» для нейросетей

Ученые из Московского физико-технического института (МФТИ) создали прототипы «электронных синапсов» на основе сверхтонких пленок оксида гафния (HfO₂). Эти прототипы могут быть использованы в принципиально новых вычислительных системах. Работа опубликована в журнале Nanoscale Research Letters.

Исследователи изготовили мемристоры размером всего 40x40 нм² на основе HfO₂. Созданные наноструктуры демонстрируют свойства, аналогичные биологическим синапсам. С помощью новой технологии мемристоры были интегрированы в матрицы — в будущем это может быть использовано для создания компьютеров, работающих подобно биологическим нейронным сетям.

Мемристоры (резисторы с памятью) — это устройства, способные изменять свое состояние (проводимость) в зависимости от прошедшего через них заряда, то есть обладающие «памятью». В работе использовались устройства на основе тонкопленочного оксида гафния — материала, уже применяемого в производстве современных процессоров. Это означает, что новая лабораторная технология может быть относительно легко внедрена в промышленность.

«В более простом варианте мемристоры — это перспективные двоичные энергонезависимые ячейки памяти... Мы же пытаемся продемонстрировать гораздо более сложные функции мемристоров — их поведение, подобное биологическим синапсам», — пояснил старший научный сотрудник лаборатории МФТИ Юрий Матвеев.

Создание аналога синапса

Синапс — это место соединения нейронов, передающее сигнал. Его ключевое свойство — способность изменять свой «вес», то есть эффективность передачи сигнала. Считается, что это лежит в основе механизмов обучения и памяти мозга. Для аппаратной имитации синапса устройство должно обладать аналогичным спектром промежуточных состояний проводимости, а не просто режимами «включено/выключено».

Проводимость мемристора, как и в биологическом синапсе, является результатом его предыдущей «жизни». В данной работе использовались устройства на основе оксида гафния, в которых проявляется эффект мягкого (обратимого) электрического пробоя под действием внешнего поля.

«Качественная модель такова: в структуре металл–сверхтонкий оксид–металл под действием электрического поля образуются и перемещаются заряженные точечные дефекты, например, вакансии атомов кислорода. Именно эти дефекты ответственны за обратимое изменение проводимости оксидного слоя», — говорит соавтор работы Сергей Захарченко.

Моделирование функций обучения

Авторы использовали новые «аналоговые» мемристоры для моделирования механизмов обучения («пластичности») биологических синапсов. В частности, были продемонстрированы:

• Долговременная потенциация (LTP) и долговременная депрессия (LTD) — базовые механизмы, лежащие в основе памяти.
• Пластичность, зависящая от времени спайков (STDP) — более сложный механизм, при котором сила связи между нейронами зависит от относительного времени их срабатывания. Считается, что он отвечает за ассоциативное обучение — способность мозга находить связи между разными событиями.

Для демонстрации STDP ученые использовали электрический сигнал, максимально воспроизводящий сигналы в живых нейронах, и получили зависимость, очень похожую на наблюдаемую в биологических синапсах.

Перспективы

Результаты подтверждают, что созданные элементы можно считать прототипом «электронного синапса» для аппаратной реализации искусственных нейронных сетей.

«Мы создали базовую матрицу наноразмерных мемристоров, демонстрирующих свойства биологических синапсов. Благодаря этому исследованию мы на шаг приблизились к созданию искусственной нейронной сети. Пусть самой простой, но тем не менее — аппаратного прототипа», — отметил заведующий лабораторией МФТИ Андрей Зенкевич.