Учёные из Университета ИТМО, Санкт-Петербургского государственного университета и Университета Тунцзи (Китай) разработали металлорганический материал для нейроморфных процессоров и запоминающих устройств. Он способен хранить записанные данные более 200 дней, что превосходит показатели большинства известных на сегодняшний день аналогов. Об этом RT сообщили в пресс-службе РНФ. Исследование поддержано грантом фонда. Результаты опубликованы в журнале Communications Materials.
Как отметили авторы работы, сегодня в области IT-технологий всё большую популярность обретают нейроморфные системы — алгоритмы, по принципу работы напоминающие функционирование головного мозга. Если многие устройства для хранения информации состоят из вычислительного процессора и отдельной памяти, то в нейроморфных системах эти два компонента объединены в блок, блоки собираются в сложные сети, которые работают не постоянно, а импульсами.
Такое внутреннее устройство позволяет системам за минимальное время и с относительно небольшим энергопотреблением одновременно выполнять сложные вычисления, хранить и обрабатывать огромные объёмы информации. Однако для создания таких систем нужны новые материалы, отличающиеся по своим физическим свойствам от кремния, из которого делают традиционные процессоры.
Учёным удалось разработать такой материал. Его структурной единицей является кристалл из пористой полимерной матрицы с включением молекул воды и меди.
Под воздействием лазера молекулы временно отщепляются от внутренней поверхности пор, в результате чего изменяются электронные свойства кристалла. Этот процесс похож на поведение нервной клетки человеческого мозга при поступлении извне химического стимула.
С помощью лазерных и электрических импульсов двух типов — аналогичных двоичному коду у обычных компьютеров 0 и 1 — учёные на определённое время поменяли состояние кристалла и «записали» на него информацию. Химико-физические расчёты и эксперименты показали, что данные смогут храниться на таком носителе до 200 дней, что на порядок дольше большинства известных сегодня нейроморфных материалов.
На основе полученных результатов исследований поведения кристалла учёные создали компьютерную модель нейросети и на примере 60 тыс. изображений обучили её распознавать рукописный текст. Точность распознавания при этом составила 100%, а само распознавание выполнялось многократно — более 50 раз.
«Пока это была только симуляция на основе экспериментальных данных о поведении исследуемого материала, а не прямой эксперимент с физическим устройством, обрабатывающим изображения. Симуляция позволила нам оценить потенциал металлоорганического соединения для задач машинного обучения. В дальнейшем нам предстоит создать реальную нейроморфную сеть на базе таких кристаллов», — рассказал RT руководитель проекта Валентин Миличко, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник физического факультета Университета ИТМО.