Новые нейросетевые технологии ассоциативной памяти и распознавания образов в системе взаимодействующих осцилляторов на базе переключательных структур оксидов переходных металлов.

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 16-19-00135

НазваниеНовые нейросетевые технологии ассоциативной памяти и распознавания образов в системе взаимодействующих осцилляторов на базе переключательных структур оксидов переходных металлов.

Руководитель Величко Андрей Александрович, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Петрозаводский государственный университет" , Республика Карелия

Конкурс №11 - Конкурс 2015 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по приоритетным тематическим направлениям исследований» (11)

Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-701 - Электронная элементная база информационных систем

Ключевые слова Нейронный осциллятор, биоподобные нейронные сети, электрическое переключение, оксид ванадия, энергонезависимая резистивная память, электронно-лучевая модификация

Код ГРНТИ28.23.15

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
В проекте ставится задача реализации искусственных динамических нейронных сетей с функциями ассоциативной памяти и распознавания образов с помощью массива связанных осцилляторов. В качестве объекта исследования и разработки используются структуры на основе двуокиси ванадия, с эффектами фазового перехода металл-изолятор и электрического переключения, на базе которых проектируются релаксационные автогенераторы(осцилляторы), а за основу физического моделирования взята модель сети из взаимодействующих нейронных осцилляторов. Масштабность и актуальность задачи проекта связана в первую очередь с разработкой новой парадигмы компьютерных вычислений и распознавания образов, а также имеет аспект, связанный с пониманием физики функционирования оксидных переключательных микро и нано структур. На данный момент существует несколько подходов к моделированию нейронной сети. Это прежде всего cети из нейронов, в которых динамика каждого элемента описывается системой дифференциальных уравнений, например, уравнения для ионного транспорта через мембрану, как в модели Ходжкина – Хаксли, сети из интегративно-пороговых нейронов, накапливающих поступающие сигналы и генерирующим импульс (спайк) при достижении порога, и сети из взаимодействующих нейронных осцилляторов, в том числе фазовых осцилляторов. В осцилляторном подходе сети из нейронных осцилляторов исследуются методами теории бифуркаций, что позволяет аналитически и численно описать области параметров, при которых имеет место тот или иной вид динамики сети. В более простом подходе активность связанных осцилляторов характеризуется лишь разностью фаз или частот. Основная задача этого подхода состоит в описании областей пространства параметров, соответствующих различным режимам синхронизации (полной или частичной), а распознавание образа, трактуется как попадание входных параметров в область синхронизации взаимодействующих осцилляторов. Разрабатываемые в проекте ‘искусственные нейроны’ на основе двуокиси ванадия с эффектом электрического переключения на фоне релаксационных колебаний демонстрируют также естественный электрический шум, имеющий иногда детерминированный характер. Это явление (в пределах комнатных температур), присутствующее реальным биообъектам, в совокупности с быстродействием и возможностью наномасштабирования, делают переключатели на основе VO2 перспективным элементом для создания искусственной нейронной сети связанных осцилляторов. В результате будут разработаны технологий создания переключательных структур, планарного и сэндвич типов, на основе оксидов ванадия, с эффектом электрического переключения, с микронными и нанометровыми размерами рабочих областей и электродов. Одна из научных задач решаемая в проекте, это разработка новых методов ввода информации в искусственную нейронную сеть. Здесь планируется использовать свойство оксидно-ванадиевых структур обратимо модифицироваться под действием электронно-лучевого облучения (ЭЛМ). Это позволит напрямую управлять динамикой релаксационных колебаний, через изменение пороговых характеристик переключательного элемента, при этом электронно-литографическая система будет преобразовывать любой видимый образ в распределение экспонированной дозы. Планируется также исследование фоторезистивных преобразователей включенных последовательно с переключательным элементом для прямого влияния освещения, от распознаваемого образа, на динамику осцилляторной нейросети. Другой научной задачей является задача хранения образа тест объекта в параметрах осциллятора. Здесь будут исследоваться осцилляторные цепи содержащие резистивный элемент памяти, играющий функцию памяти состояния системы (частоты, фазы), с последующим распознаванием этого состояния. Одним из аспектов задачи будет поиск оксидных структур, обладающих несколькими устойчивыми резистивными состояниями, так называемый Multilevel ReRam. Кроме этого экспериментальные наблюдения будут дополнены результатами численного моделирования динамики связанных осцилляторов и программно- аппаратными методиками обработки сигналов. Будет получена технологий создания массива (размерностью не менее 4*4) связанных осцилляторов и элементов резистивной памяти на базе переключательных структур оксидов переходных металлов. Изучено влияния ЭЛМ и фотомодификации на динамику осцилляций массива связанных осцилляторов, для реализации функции ассоциативной памяти и распознавания образов. Таким образом, открывается новое направление исследований в разработке нейронных сетей на основе принципиально новых осцилляторов не только по физическому механизму, но и организованных по совершенно другому принципу параметрического воздействия. С практической точки зрения эта работа даст вклад в разработку новых устройств оксидной биоподобной электроники и методов обработки информации.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Борисков П.П., Беляев М.А., Величко А.А. Стохастическая синхронизация и отношение сигнал/шум в осцилляторе с пленочным VO2 переключателем Радиотехника и Электроника (год публикации - 2019)

2. Величко А.А, Беляев М.А., Путролайнен В.В., Перминов В.В., Пергамент А.Л. Thermal coupling and effect of subharmonic synchronization in a system of two VO2 based oscillators Solid-State Electronics, Volume 141, Pages 40-49 (год публикации - 2018)
10.1016/j.sse.2017.12.003

3. Величко А.А., Беляев М.А., Путролайнен В.В., Борисков П.П. A New Method of the Pattern Storage and Recognition in Oscillatory Neural Networks Based on Resistive Switches Electronics, Volume 7, Issue 10, no. 266 (год публикации - 2018)
10.3390/electronics7100266

4. Величко А.А., Беляев М.А. Исследование эффекта влияния временной задержки термической связи на синхронизацию VO2-осцилляторов Письма в Журнал технической физики (год публикации - 2019)

5. Пергамент А.Л., Величко А.А., Беляев М.А., Путролайнен В.В. Electrical switching and oscillations in vanadium dioxide Physica B (год публикации - 2017)
10.1016/j.physb.2017.10.123

6. Перминов В.В., Путролайнен В.В., Беляев М.А., Величко А.А. Synchronization in the system of coupled oscillators based on VO2 switches Journal of Physics: Conference Series, vol. 929, 012045, 2017 (год публикации - 2017)
10.1088/1742-6596/929/1/012045

7. Стефанович Г.Б., Величко А.А., Пергамент А.Л., Борисков П.П. Amorphous vanadium dioxide: the resist for electron-beam lithography Surface Review and Letters (год публикации - 2017)
10.1142/S0218625X18501184

8. Борисков П.П., Беляев М.А., Величко А.А. Активационная диффузия кислорода в условиях фазового перехода металл-полупроводник диоксида ванадия Журнал физической химии (год публикации - 2017)

9. Величко А.А., Беляев М.А., Путролайнен В.В., Перминов В.В., Пергамент А.Л. Modeling of thermal coupling in VO2-based oscillatory neural networks Solid-State Electronics, Volume 139, Pages 8-14, 2018 (год публикации - 2017)
10.1016/j.sse.2017.09.014

10. Максим Беляев, Андрей Величко, Вадим Путролайнен, Валентин Перминов, Александр Пергамент Electron beam modification of vanadium dioxide oscillators Physica Status Solidi C: Current Topics in Solid State Physics (год публикации - 2016)
10.1002/pssc.201600236

11. Величко А.А., Беляев М.А., Путролайнен В.В., Пергамент А.Л., Перминов В.В. Switching dynamics of single and coupled VO2-based oscillators as elements of neural networks International Journal of Modern Physics B, Vol. 30, 1650261 (год публикации - 2016)
10.1142/S0217979216502611

12. Пергамент А.Л., Стефанович Г.Б., Величко В.В. Relaxation oscillations in circuits containing sandwich switches based on vanadium dioxide Phase Transitions, PHASE TRANSITIONS, 2016 (год публикации - 2016)
10.1080/01411594.2016.1201818

13. Беляев М.А., Борисков П.П., Величко А.А., Пергамент А.Л., Путролайнен В.В., Рябоконь Д.В., Стефанович Г.Б., Сысун В.И., Ханин С.Д. Динамика развития канала переключения в планарных структурах на основе диоксида ванадия Физика твердого тела, 2018, т. 60, в. 3, стр.443-451 (год публикации - 2018)

14. Беляев М.А., Путролайнен В.В., Величко А.А. The Bistability Phenomenon in Single and Coupled Oscillators Based on VO2 Switches Technical Physics Letters, Vol. 42 , No. 12, pp. 1197–1200 (год публикации - 2016)
10.1134/S10 63785016120154

Публикации