Российские учёные разработали материал для нейроморфных устройств

Ученые из Университета ИТМО (Санкт-Петербург), Санкт-Петербургского государственного университета и Университета Тунцзи (Китай) разработали нейроморфный элемент на основе металлоорганического кристалла, который способен запоминать и обрабатывать информацию по принципам, напоминающим работу человеческого мозга. Основой нового устройства стал кристалл, состоящий из полимерных цепочек и кластеров меди, который отличается высокой стабильностью хранения информации.

Кристалл демонстрирует уникальную способность хранить данные до 200 дней, что приблизительно в тысячу раз дольше, чем у большинства современных материалов, используемых для создания нейроморфных систем. Еще одной важной особенностью является то, что для работы этого кристалла требуется в десять раз меньшее напряжение, чем для других запоминающих элементов. Эти качества делают разработку перспективной для применения в сложных вычислительных алгоритмах, более производительных и быстрых, чем современные вычислительные архитектуры.

Авторы исследования протестировали созданный запоминающий элемент, передав на него информацию, закодированную в двоичном формате с помощью электрических импульсов. В результате эксперимента было подтверждено, что материал способен сохранять электронное состояние, в котором информация была «записана», на длительное время.

Также исследователи создали нейроморфный вычислительный элемент, который включал в себя два золотых контакта для подачи электрических и световых импульсов. Эти импульсы переводили кристалл в сложное электронное состояние, которое можно контролировать при помощи света, что позволило наблюдать эффекты «запоминания» и «забывания» информации.

Симуляция, проведенная на основе экспериментальных данных, показала, что материал может быть использован в нейронных сетях для задач распознавания. Так, была создана компьютерная модель нейронной сети, которая успешно обучилась распознавать рукописный текст на основе 60 000 изображений, продемонстрировав 100% точность при последующем тестировании на дополнительных 10 000 изображений.

Руководитель проекта, поддержанного грантом Президентской программы Российского научного фонда, Валентин Миличко отметил, что пока проведена только симуляция, но она уже показала потенциал использования металлоорганического соединения для задач машинного обучения. В будущем планируется создание реальной нейроморфной сети на базе разработанных кристаллов.

Результаты исследования опубликованы в журнале Communications Materials .