- Мемристоры предназначены для внедрения мозговых вычислений в системы искусственного интеллекта.
- Устройства с атомарной настройкой обеспечивают энергоэффективную обработку ИИ
- Нейроморфные схемы открывают новые возможности для искусственного интеллекта
После разработки атомарно настраиваемых «мемристоров», передовых резисторов памяти, имитирующих нейронную сеть человеческого мозга, новый рубеж в полупроводниковых технологиях может оказаться ближе, чем когда-либо прежде.
Эта инициатива, финансируемая программой «Будущее полупроводников» Национального научного фонда (FuSe2), направлена на разработку устройств, позволяющих осуществлять нейроморфные вычисления — подход нового поколения, предназначенный для быстрой, энергоэффективной обработки, которая улучшает обучение и адаптируемость мозга.
В основе этой инновации лежит создание ультратонких устройств хранения данных с контролем на атомном уровне, которые потенциально революционизируют искусственный интеллект, позволяя мемристорам функционировать как искусственные синапсы и нейроны. Эти устройства способны значительно увеличить вычислительную мощность и эффективность, открыв новые возможности для приложений искусственного интеллекта и одновременно обучая новое поколение экспертов в области полупроводниковых технологий.
Проблемы нейроморфных вычислений
Проект направлен на решение одной из самых фундаментальных задач в современных вычислениях: достижение точности и масштабируемости, необходимых для воплощения в жизнь систем искусственного интеллекта, вдохновленных мозгом.
Ключевыми компонентами для разработки энергоэффективных высокоскоростных сетей, функционирующих как человеческий мозг, являются мемристоры. Они могут хранить и обрабатывать информацию одновременно, что делает их особенно подходящими для нейроморфных схем, где они могут обеспечить тип параллельных вычислений, наблюдаемый в биологическом мозге, и потенциально преодолеть ограничения традиционных компьютерных архитектур.
совместная исследовательская работа между Университетом Канзаса (КУ) и Университетом Хьюстона, возглавляемым Джуди Ву, выдающимся профессором физики и астрономии Калифорнийского университета, поддерживается грантом в размере 1,8 миллиона долларов США от FuSe2.
Ву и ее команда разработали метод достижения толщины менее 2 нанометров в устройствах памяти, при этом слои пленки приближаются к ошеломляющим 0,1 нанометрам — примерно в 10 раз тоньше среднего нанометра.
Эти достижения имеют решающее значение для будущей полупроводниковой электроники, позволяя разрабатывать чрезвычайно тонкие и точные устройства с однородностью большой площади. Исследовательская группа также будет использовать подход совместного проектирования, который объединяет проектирование материалов, производство и тестирование.
Помимо научных целей, проект также уделяет большое внимание развитию персонала. Признавая растущую потребность в квалифицированных специалистах в полупроводниковой отрасли, команда разработала образовательный компонент под руководством экспертов обоих университетов.
«Общая цель нашей работы — разработать атомарно «перестраиваемые» мемристоры, которые могут функционировать как нейроны и синапсы в нейроморфной цепи. Разрабатывая эту схему, мы хотим реализовать нейроморфные вычисления. «Это основной фокус нашего исследования», — сказал Ву.
«Мы хотим имитировать то, как наш мозг думает, рассчитывает, принимает решения и распознает закономерности – по сути, все, что мозг делает на высокой скорости и с высокой энергоэффективностью».
Вам также может понравиться это
