Код сознания: как мемристоры становятся основой гибридного интеллекта

От управления роботами и протезами — к интеграции искусственного интеллекта (ИИ) с живыми нейросетями, таким видит наука завтрашний день. В лаборатории нижегородского Университета Лобачевского кандидат физико-математических наук Алексей Михайлов работает над созданием новой электронной компонентной базы для ИИ. В центре исследований ученого — мемристоры, уникальные наноэлементы, способные заменить флеш-память и стать ключом к созданию компактных и энергоэффективных аппаратных нейросетей. Заведующий научно-исследовательской лабораторией мемристорной наноэлектроники рассказал, почему объединение биологического интеллекта и ИИ в единую взаимодополняющую систему — это будущее человечества.

 — Алексей, какие причины побудили Вас сделать науку профессией?

 — Я родился в поселке Вурнары Чувашской республики, где мои родители всю жизнь проработали преподавателями в сельскохозяйственном техникуме. Главное, что они мне привили — это умение учиться. Несмотря на все трудности, которые мы переживали в 90-е годы после распада Советского Союза, я окончил школу с золотой медалью и успешно сдал экзамены в Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского. Учился я на отлично, однако не думал, что стану ученым. Но где-то ко второму-третьему курсу бакалавриата я ощутил красоту познания, когда мы стали изучать теоретическую физику. Меня тогда вдохновило, что закон Ньютона можно вывести из принципа наименьшего действия. И все разрозненные до этого периода знания, которые я успел получить по математике и физике, вдруг сложились в какую-то единую картину мира.

 — Как Вы определились со своим направлением исследований?

 — В начале 2000-х в мире был бум нанотехнологий, стали создавать объекты с нанометровым разрешением, наше оборудование позволяло нам активно заниматься изучением новых наноматериалов. Еще в 1997 году был запущен пилотный российско-американский проект по формированию научно-образовательных центров на базе университетов. Как раз тогда оснастили лаборатории и провели ремонт помещений с применением новых технологий. При поддержке Министерства образования РФ были созданы первые научно-образовательные центры (НОЦы) и исследовательские университеты, появились стипендии и индивидуальная поддержка молодых ученых.

 — В чем актуальность Ваших разработок?

 — Как гипотетический элемент электрических схем мемристор, наряду с резистором, конденсатором (емкостью) — известными до этого пассивными элементами электрических схем, был теоретически описан еще в 1971 году нашим другом, профессором Леоном Чуа из Калифорнийского университета в Беркли. Мемристор затем охарактеризовали как «универсальное явление природы», элемент с памятью, который можно наблюдать в разных материалах, разных системах — классических и квантовых, живых и неживых. Новая эпоха, связанная с мемристором, началась в 2008 году, когда исследовательская группа HP Labs Стэнли Уильямса с его командой молодых ученых создала мемристоры на основе простых структур «металл-оксид-металл», которые полностью совместимы с микро- и наноэлектроникой. Они сделали элемент наноразмерным и показали, что этот прибор можно описать как мемристор. В этой группе были ученые из Китая и россиянин Дмитрий Струков, выпускник МФТИ.

 — В какой момент Вы занялись мемристорной наноэлектроникой?

 — Над созданием аналогичных структур мы работаем с 2010 года. Мемристор, будучи воплощенным в электронном приборе, который можно сделать по стандартной технологии микроэлектроники, стал основой нашей новой электронной компонентной базы (ЭКБ) ИИ. Этот элемент может «вести себя» как резистор или конденсатор, обладая при этом памятью. Если подать на него сигнал, он поменяет свое состояние, сопротивление, и сохранит его до следующего воздействия. На самом деле этот элемент можно назвать аналогом синапса в биологической нервной системе. Передача электрических сигналов между нейронами через синапсы приводит к изменению пропускной способности этих соединений. Эти процессы лежат в основе памяти и обучения живых организмов, нервная система запоминает и адаптирует реакции на различные внешние сигналы. Функция памяти — универсальный элемент, применимый для создания новых технологий.

 — Значит мемристор придет на смену современной флеш-памяти?

 — Да, он может стать основой для энергонезависимой памяти, этот новый формат сочетает в себе функции постоянно запоминающего устройства (ПЗУ) и оперативной памяти, обеспечивая при этом высокую скорость работы. Для компьютера будет достаточно одного типа памяти, что позволит значительно ускорить процесс загрузки системы. Сейчас данные переносятся с жесткого диска в оперативную память, которая, хотя и работает быстро, не сохраняет информацию при отключении питания, новая память будет хранить данные и обеспечивать мгновенный доступ к ним. Это позволит избавиться от необходимости тратить энергию на обновление оперативной памяти, поскольку все функции будут объединены в одном устройстве.

 — Как мемристоры используют для компонентной базы нейросетей?

 — Поскольку это аналог искусственного синтеза, то по этому принципу можно создавать искусственные нейронные сети, соединяя искусственные нейроны через такие мемристоры. Подобные схемы называют нейроморфными, они не только повторяют форму, но и имитируют механизмы работы нервной системы. Это позволяет разрабатывать компактные и энергоэффективные аппаратные искусственные нейронные сети, в этом заключается основное текущее применение мемристоров.

 — Какие задачи Вы ставите перед исследовательской группой?

 — Мы занимаемся изучением материалов и элементной базы, разработкой технологий мемристоров на основе их интеграции в стандартный процесс изготовления интегральных микросхем, созданием нейроморфных вычислительных систем, исследованием биологических и нейрогибридных систем. На нижнем уровне (атомы, молекулы, материалы) мы конструируем или описываем микроскопические явления в нано- и микромасштабе, отвечающие за эффект памяти, который проявляет себя как резистивное переключение. При подаче электрического сигнала (напряжения или тока) внутри твердого тела происходит перераспределение дефектов и примесей, и этот слой материала меняет сопротивление. Обычно в таких структурах используется диэлектрик или оксид, помещенный между двумя металлическими электродами.

 — Насколько совместима Ваша разработка с существующими системами и платформами?

 — Структура «металл-оксид-металл» очень проста и полностью совместима с современными технологическими процессами микроэлектроники. Активные элементы, такие как транзисторы, используются для построения цифровых и аналоговых схем, они выполняют роль воспроизводимых переключателей, из которых создаются управляющие схемы. Над слоями с транзисторами располагаются металлические слои коммутации, разделенные оксидными изоляторами. Таким образом, сложные управляющие схемы можно делать на основе классической транзисторной элементной базы, с возможностью встраивать мемристоры монолитно в верхние слои металлизации.

 — Какие основные физические механизмы определяют «поведение» мемристоров?

 — В таких сложных устройствах, как мемристоры, происходят взаимоувязанные явления, сопряженные с перемещением ионов, электронов и фононов, поскольку происходит джоулев разогрев. Получается сложная нелинейная система. Для полного понимания отклика мемристора на внешний сигнал необходимо изучать его на мезо- и макроскопическом уровнях, что требует знаний в области статистической радиофизики и нелинейной динамики. Мы прошли все эти стадии в процессе пятилетней работы над мегагрантом, научились описывать мемристор как сложную стохастическую мультистабильную систему. А следующий этап — создание на основе этих материалов интегральных схем.

 — Как на практике можно применить результаты Ваших исследований?

 — С нижегородским Научно-исследовательским институтом измерительных систем им. Ю. Е. Седакова (НИИИС) мы освоили проектирование и изготовление пассивных элементов в интегральном исполнении в лабораторных условиях. То есть демонстрировали отдельный дискретный элемент в микроскопическом интегральном исполнении. Качественный скачок мы совершили, когда научились формировать эти элементы поверх готового промышленного приборного слоя. Это позволяет создавать макеты интегральных микросхем, где базовые компоненты (транзисторы) изготовлены на фабрике, а мемристорные слои — в лаборатории. Такой подход позволил перейти к системному уровню исследования: изучению и демонстрации функциональности готовых микросхем. Для применения их как микросхем памяти и для аппаратной реализации искусственных нейронных сетей.

 — Какие перспективы открывает Ваша работа с нейросетями?

 — Одно из самых интересных направлений нашего проекта — интеграция искусственных нейронных сетей с живыми нейросетями в нейрогибридных системах. Такие системы объединяют искусственный вычислитель и биологическую нейронную сеть, представленную, в частности, искусственно культивируемыми клеточными культурами мозга, которые выстраивают живую мини-нейронную сеть. Это также могут быть срезы мозга животных, например, мышей, где можно стимулировать одни области и изучать отклики других, пока срез живет. Параллельно мы исследуем активность целого мозга, используя неинвазивные нейроинтерфейсы, когда с помощью датчиков записываем электроэнцефалограмму (ЭЭГ), чтобы считывать сигналы мозга. С помощью нашего вычислителя обрабатывать их можно непосредственно вблизи мозга. Это решает задачи нейроуправления, например, управления роботами или протезами. Такие нейрогибридные системы — шаг к созданию гибридного интеллекта, концепции объединения биологического (человеческого) и ИИ в единую взаимодополняющую систему для решения сложных задач.

 — Как Вы оцениваете переход к эпохе гибридного интеллекта?

 — Промежуточная стадия между ИИ и гибридным интеллектом — физический интеллект, к которому мы сейчас переходим. Современные ИИ-технологии, успешно применяемые в робототехнике, интегрируются с сенсорными и моторными функциями для взаимодействия с окружающей средой. При этом следующая генерация нейроморфных процессоров на базе мемристоров повысит эффективность таких систем, решая проблемы обработки данных и обучения на конечных устройствах. На российских выставках уже широко представлены китайские роботы-гуманоиды, основанные на больших языковых моделях и специализированных методах их обучения. В эпоху гибридного интеллекта ведущая роль останется за человеком, в этом основа будущей промышленной революции и развития киберфизических систем, адаптирующихся к нашим потребностям. Вопреки этическим опасениям, такие технологии расширяют возможности естественного интеллекта, способствуя восстановлению утраченных функций мозга и улучшению когнитивных способностей. Человек получает мощный импульс для развития и выходит на новые уровни познания и деятельности.

 — С какими организациями Вы сотрудничаете, внедряя свои технологии?

 — Научно-исследовательский институт молекулярной электроники (НИИМЭ) обеспечивает масштабирование нашей технологии с использованием нанометровых проектных норм ниже 350 нанометров (нм). Компания «Микрон» предоставляет возможности для перехода к более компактным нормам — 180 нм, 90 нм и менее. Для диверсификации научно-технических рисков мы также сотрудничаем с Южным федеральным университетом, Институтом физики микроструктур (ИФМ) РАН, Санкт-Петербургским государственным электротехническим университетом «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) и Национальным исследовательским центром «Курчатовский институт». Хотя наша лаборатория и достигла нужного результата, но однородность по пластине оказалась невысокой из-за ограничений лабораторного оборудования. Коллеги из ИФМ, используя проекционную лазерную литографию и сухое травление, воспроизвели наши структуры с высокой однородностью. Стал возможен перенос нашей технологии на более совершенное оборудование, а это уже путь к серийным испытаниям на площадках промышленных партнеров.

 — Кто выступает в качестве заказчика Вашего исследования?

 — Наш главный индустриальный партнер — ГК «Росатом». В Сарове находится Российский федеральный ядерный центр — Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики, это головной исполнитель научной программы Национального центра физики и математики. В его составе есть подразделения, занимающиеся применением новой электронной компонентной базы: Институт ядерной радиационной физики проводит испытания на радиационную стойкость, а КБ-2 разрабатывает нейроморфные цифровые процессоры, используя наш цифроаналоговый модуль для ускорения нейроморфных вычислений. Кстати, в августе в Нижегородской области прошла V международная конференция «Volga Neuroscience Meeting 2025», собравшая ученых из всех сфер нейронаук. Это проект нашего университета, Фонда «Международный центр — Фонд перспективных исследований в Нижнем Новгороде», Института мозга человека им. Н. П. Бехтеревой РАН и Научного центра психического здоровья. Я был сопредседателем секции «Нейротехнологии и нейроэлектроника».

 — С Вашей разработкой уже удалось выйти на потребительский рынок?

 — Госпрограмма «Приоритет 2030» нацпроекта «Молодежь и дети» позволила нашему университету запустить проект по внедрению научных разработок на площадке Центра нанофабрикации СП «Квант» (ГК «Росатом»). Так мы вышли на промышленную линию с технологией 90 нм, где производят верхние слои микросхем на пластинах 300 мм. Этот уровень интеграции совместим с технологией 50-55 нм приборного слоя, что позволяет в промышленных масштабах создавать продукцию потребительского уровня. Сюда можно отнести чипы для больших нейронных сетей и языковых моделей ИИ. Пока речь не идет о полном цикле производства, приборный слой нужно производить на других фабриках. Вообще предложенные нами мемристорные технологии при сохранении нанометрового масштаба дадут прирост эффективности примерно в 1000 раз. Энергопотребление будет снижено с 1000 ватт на операцию до 1 ватта, что сопоставимо с эффективностью работы человеческого мозга. Это позволит создавать компактные вычислители для локальной обработки сигналов в смартфонах, нейроинтерфейсах и других устройствах, работающих рядом с живой тканью, организмом.

 — Остается ли в Вашем насыщенном графике время для отдыха?

 — Я многодетный отец и с удовольствием посвящаю время семье и детям, мы любим вместе навещать родных и путешествовать по стране. Вместе с коллегами собираемся семьями на форумах и мероприятиях, предпочитая активный отдых. Наши совместные увлечения — горнолыжные трассы в Карачаево-Черкесии и баня. Такие неформальные встречи способствуют как дружбе, так и профессиональному росту.

В этом году наше научное сообщество нейроэлектроники и нейротехнологий создает первую в России некоммерческую Ассоциацию нейротехнологий. Поэтому приглашаем представителей науки, бизнеса и государственных структур принять активное участие в нашем проекте!

Беседовала Светлана Минеева