Ученые из Московского физико-технического института (Москва), Университета Лобачевского (Нижний Новгород) и Южного федерального университета (Таганрог) встроили математическую модель мемристора (электрический элемент в микроэлектронике, способный изменять свое сопротивление в зависимости от протекшего через него электрического заряда) в ранее разработанную биофизическую модель нейросети, которая имитирует передачу между нервными клетками тормозных сигналов. Они необходимы для поддержания баланса процессов возбуждения и торможения в мозге.
«Мы получили фундаментальный результат, позволяющий оценить функциональную значимость мемристоров для имитации информационных процессов мозга. Наша дальнейшая работа будет связана с интеграцией этих данных в архитектуры нейронных сетей и оценкой их эффективности на сложных нейроморфных задачах, например, математических вычислениях и имитации двигательной активности», — сообщил «Известиям» участник проекта, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Лобачевского Сергей Стасенко.Справка «Известий»: Развитие материаловедения и микроэлектроники привело к созданию устройства под названием «мемристор», способного изменять свое сопротивление в зависимости от протекающего через него электрического тока. Такой эффект схож с синаптической пластичностью — изменением возможности синапса, то есть контакта между нервными клетками, передавать возбуждение от одного нейрона к другому. Это свойство отвечает за способность человека учиться и отчасти обеспечивает формирование кратковременной памяти. Поэтому интеграция мемристивных устройств в биофизические модели позволит сделать их работу наиболее похожей на функционирование головного мозга.
Исследователи заменили тормозную синаптическую пластичность в биофизической модели нейросети на мемристивную. Оказалось, что это не сказывается на динамике модели и позволяет также воспроизводить эффекты, наблюдаемые в экспериментах на мозге, когда проверяется память или отклик нейронов.
«Предполагается, что за счет более точной имитации информационных процессов в мозге расширятся как функциональные характеристики нейронной сети, так и ее энергоэффективность при реализации в нейроморфных чипах», — сказал Сергей Стасенко.
На примере созданной модели исследователям удалось показать, что внедрить мемристор в сложные нейронные сети, имитирующие системы человеческого мозга, действительно возможно. Это важно в первую очередь для того, чтобы повысить эффективность нейроморфных вычислительных систем, то есть компьютеров и микроэлектронных устройств, действующих по аналогии с человеческим мозгом. В дальнейшем эти результаты можно будет использовать при разработке архитектуры реальной нейронной сети, воспроизводящей биологические функции. Например, обладающей памятью.
%20и%20один%20из%20авторов%20исследования%20Алексей%20Михайлов.jpg)
Физическое воплощение мемристивного устройства (мемристора) и один из авторов исследования Алексей Михайлов. Источник: Андрей Скворцов
Результат, полученный группой российских ученых, интересный, так как специалисты сумели продвинуть использование мемристоров в качестве элементов искусственных нейронных сетей вперед, подчеркнул доцент Высшей школы прикладной физики и космических технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого Николай Ушаков.
«Традиционные компьютеры явно подходят к определенному технологическому пределу, и так называемые биоморфные технологии выходят на передний план, на них возлагаются большие надежды. Ведь мозг человека гораздо эффективнее справляется с определенными задачами, чем вычислительная техника. Поэтому позаимствовать определенные идеи у природы многие пытаются», — отметил он.Однако основной тонкий момент связан с тем, что понять реальные биологические процессы, которые происходят в мозге человека, очень сложно, подчеркнул эксперт. Поэтому работы в этом направлении необходимо продолжать.
Тема, которую затрагивают ученые, одна из самых актуальных на стыке ИИ и нейротехнологии, рассказала «Известиям» доцент кафедры инженерной кибернетики НИТУ МИСИС, глава компании «Нейроспутник» Александра Бернадотт. И такие разработки найдут применение в различных отраслях.
«Мы в своей работе по разработке нейроинтерфейсов, поддержанной АСИ и «Сколково», активно используем нейроморфные чипы для распознавания сигнала на носимых устройствах», — сказала она.Если вы хотите стать героем публикации и рассказать о своем исследовании, заполните форму на сайте РНФ
