Исследование ученых ЛЭТИ повысит эффективность проектирования нейроморфных компьютеров

Исследование ученых ЛЭТИ повысит эффективность проектирования нейроморфных компьютеров

В ЛЭТИ модифицировали модель одной из наиболее распространенных в мире серийных версий мемристора – элемента компонентной базы для вычислительных устройств, действующих на новых физических принципах.

02.07.2022 461

Сегодня нейросетевые алгоритмы практически достигли предела по эффективности в возможностях обучения вычислительных устройств выполнять самостоятельные действия. Поэтому исследовательские группы по всему миру ведут исследования и разработки новых типов систем искусственного интеллекта.

В этой сфере в последние годы наиболее перспективным направлением являются нейроморфные вычисления, которые используют архитектуры нейронных сетей, по аналогии с биологическими нервными клетками мозга – нейронами. Они способны обмениваться информацией с тысячами других нейронов, а также одновременно хранить и обрабатывать данные.

В теории применение таких технологий позволит создать новый класс вычислительных устройств, обладающих высоким быстродействием и низкими энергозатратами. Для создания подобных компьютеров требуется разработка эффективной методологии проектирования устройств, соответствующей компонентной базы, математических моделей и программного обеспечения.

«Мы уточнили по ряду параметров математическую модель для серийно производящегося мемристора это наноразмерный электрический элемент, который используется при создании нейроморфных систем. Существующая модель описывала поведение устройства только в общих чертах, что сказывалось на точности проектирования. В дальнейшем это могло повлиять на адекватность работы действующего на основе мемристоров устройства».

Ассистент кафедры САПР СПбГЭТУ «ЛЭТИ», младший научный сотрудник Молодежного НИИ Валерий Островский

Для проведения исследований ученые в лаборатории перспективной электроники и сенсорики произвели более сотни измерений вольт-амперных характеристик, эффекта квантования проводимости и других параметров мемристора. На основании собранных данных в исходную модель было предложено добавить хаотический генератор для воспроизведения межциклической вариативности резистивных переключений, связанной с реорганизацией проводящего канала внутри исследуемого устройства. Вторая модификация заключалась в точной настройке модели в соответствии со структурными и частотными характеристиками порогов переключения мемристора при малых токах, нацеленной на долговечное и энергоэффективное применение элемента.

Используемый в экспериментах электрический элемент серийно производится в США. Устройство представляет собой многослойную гетероструктуру на основе халькогенидного стекла с примесью вольфрама в активном слое (<W/Ge2Se3/Ag/Ge2Se3/SnSe/Ge2Se3/Ge2Se3+W/Ge2Se3/W>).

«Ключевая задача нашего исследования состоит в том, чтобы связать воедино физические образцы мемристоров, моделей и созданных на их основе прототипов вычислительных устройств таким образом, чтобы все они работали.  Математические модели в данном случае выступают «мостиком» на пути к созданию нейроморфных компьютеров будущего. Гораздо проще и дешевле отработать все необходимые аспекты функционирования таких систем с помощью моделей, чем создавать множество физических прототипов, не все из которых гарантированно будут работоспособны», – поясняет Валерий Островский.

Результаты исследования опубликованы в научном журнале Nanomaterials.