Авторы нового исследования сделали мемристоры из полимера полианилина, впервые объединили их в сеть и провели эксперименты по ее обучению
Ученые из Курчатовского института, МФТИ, университета Пармы (Италия), МГУ и СПбГУ создали искусственную нейронную сеть на основе полимерных мемристоров. Об этом говорится в пресс-релизе МФТИ.
"Такие разработки могут найти свое применение в создании систем машинного зрения, слуха и других органов восприятия, а также систем интеллектуального управления различными устройствами, включая автономных роботов", - отмечается в документе.
Мемристор - это электрический элемент, который является аналогом обычного резистора. Его отличие от классического элемента заключается в том, что электрическое сопротивление мемристора зависит от прошедшего через него заряда и за счет этого он постоянно меняет свои свойства под действием внешнего сигнала. Благодаря этому мемристоры являются аналогами синапсов - соединений двух нейронов в мозгу, которые способны пластично изменять эффективность передачи сигнала между нейронами под действием самой этой передачи. Поэтому мемристор позволяет реализовать на практике "подлинную" нейронную сеть, причем физические свойства мемристоров позволяют делать их как минимум столь же миниатюрными, сколь привычные микросхемы.
Авторы нового исследования сделали мемристоры из полимера полианилина, впервые объединили их в сеть и провели эксперименты по ее обучению. Обучение нейронной сети заключается в подаче на вход электрических импульсов в случайном порядке. Если в ответ на это сеть выдает неправильный ответ, на вход подается специальный корректирующий импульс и после определенного числа повторений все внутренние параметры устройства (а именно сопротивления мемристоров) настраиваются - то есть "обучаются" - нужным образом. Ученые показали, что их мемристорная сеть уже через полтора десятка попыток способна выполнять базовые логические операции.
Пока полученные исследователями устройства слишком велики по размеру и слишком долго реагируют на входящие сигналы, чтобы можно было говорить об их практическом применении. Однако некоторые оценки показывают, что размер мемристора может быть уменьшен до десяти нанометров, а использованные при изготовлении экспериментальных прототипов технологии в принципе допускают масштабирование до уровня массового производства, отмечается в пресс-релизе.
Результаты работы опубликованы в журнале Organic Electronics.
