Ученые из МФТИ, ИТМО и Сколтеха смогли создать оптоэлектронный синапс — гибкий мемристор с гибридным электрическим и оптическим управлением. Он воспроизводит важные свойства синапсов головного мозга. Такое устройство может стать основой для создания искусственного глаза, а также приборов, функционирующих по принципу «вычислений-в-сенсоре» («in-sensor computing»), сообщила пресс-служба МФТИ.
По словам исследователей, вместе с создаваемыми сегодня в МФТИ искусственными нейронами, а также ранее показанными синапсами, гибкие мемристоры могут стать компонентами нейроморфных систем искусственного зрения.
До сих пор абсолютное большинство нейросетевых задач исполняется на удаленных серверах, запросы к которым мобильные устройства делают через Интернет. Это требует огромных затрат энергии, а количество запросов со временем лишь растет. Решить проблему призвано нейроморфное (т.е. «похожее на мозг») аппаратное обеспечение, архитектура которого будет намного лучше «заточена» для работы с нейросетями, чем традиционные процессоры.
Основные функциональные единицы мозга — это нейроны и синапсы. Нейроны — это активные клетки, которые обрабатывают входные сигналы и генерируют электрические импульсы для дальнейшего прохождения по нейронной сети, а синапсы — это места соединения между нейронами. Параметры синапсов определяет то, как сигналы передаются от одного нейрона к другому, т. е. насколько они усиливаются или ослабляются. По сути, именно эти межнейронные «мостики» или «шлюзы» и отвечают за память, а процессы обучения являются не чем иным, как настройкой их проницаемости для электрических импульсов.
Мемристор — это резистор, сопротивление которого изменяется при прохождении электрических сигналов и сохраняется в течение некоторого времени. Из-за этого мемристоры являются отличными кандидатами на роль искусственных синапсов в нейроморфных чипах. При этом чем больше разнообразного биоподобного функционала получается реализовать в мемристорах, тем лучше для потенциальных применений в будущем. Например, они могут быть элементами нейропроцессоров или нейроконтроллеров для использования в качестве «умных камер», расположенных как стационарно, так и на беспилотных аппаратах. Они могут стать элементной базой «электронных нервных систем» роботов, а также применяться для энергоэффективного решения многих нелинейных задач, с которыми классические компьютеры не справляются.
Команда ученых из МФТИ, ИТМО и Сколтеха смогла создать мемристор с краткосрочной памятью, управляемый гибридными сигналами — электрическими и световыми. С его помощью уже сегодня на отечественном микроэлектронном производстве и даже при имеющемся уровне технологии можно обеспечить высокую плотность расположения нейроморфных элементов на чипе, сравнимую с ведущими зарубежными аналогами.
«Зрительная информация обрабатывается живыми организмами в несколько этапов. Сначала происходит детектирование на сенсорах в сетчатке: палочках и колбочках. Затем фотосигнал передается в нейроны зрительного нерва, которые генерируют импульсы для обработки в зрительной коре мозга. Нам с коллегами удалось создать оптоэлектронный искусственный синапс на основе микрокристалла галогенидного перовскита и электродов из углеродных нанотрубок, который реализует все эти функции в одном устройстве. При этом размеры использованных микрокристаллов совпадают с размерами палочек и колбочек, а обеспечение работы устройства на гибкой подложке позволяет рассчитывать на интеграцию наших мемристоров в массивы, расположенные на изогнутой поверхности — прямо как в биологическом глазе», — рассказал Антон Ханас, один из ведущих разработчиков проекта, старший научный сотрудник лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ.
Современные системы искусственного зрения, применяемые в устройствах автономного вождения или камерах для распознавания лиц, состоят из нескольких элементов: матрицы сенсоров (камеры), аналогово-цифрового преобразователя и разделенных блоков обработки (процессора) и хранения информации (память). Необходимость подготовки и передачи информации между этими элементами сказывается на скорости и эффективности работы таких систем. Поэтому в последние годы приобрела популярность концепция «вычислений-в-сенсоре» («in-sensor computing»), т. е. вычислительная архитектура, в которой детектирование сигналов и обработка информации осуществляются в одном блоке.
Именно в этой сфере может найти применение разработка команды российских ученых. При этом изготовленный мемристор имеет поперечный размер примерно 5×5 мкм2 и потенциально может быть масштабирован до размеров в сотни нанометров и меньше.
Еще одной особенностью разработки является реализация сложного биоподобного функционала.
«В статье мы также зафиксировали, что оказывается, если мы не светим на наши мемристоры, то они очень сильно откликаются на электрический сигнал. А если светим — они, наоборот, откликаются слабее. По аналогии с живой тканью, например, когда бледная кожа обгорает быстрее на солнце. И это находится в полном соответствии с теорией БКМ. Ранее для демонстрации такого поведения в мемристорах приходилось прибегать к сложным инженерным трюкам, а в нашем мемристоре оно реализуется просто и напрямую, как в экспериментах нейробиологов. Это вторая ценность работы», — добавил Андрей Зенкевич, руководитель лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ.
На следующем этапе научный коллектив планирует перейти к изготовлению массивов из микрокристаллов галогенидных перовскитов, то есть приблизиться к созданию искусственной сетчатки для нейроморфных зрительных систем.
МФТИ — участник программы «Приоритет-2030» национального проекта «Наука и университеты».
