Нейронные сети в данный момент переживают очередную волну научного интереса. В интернете уже можно найти много сервисов, которые задействуют нейросетевые вычисления для различных задач, такие как оживление фотографии, генерация изображений и речи, распознавание образов и многое другое. Однако наиболее востребованным направлением для нейронных сетей является робототехника. Такие задачи как перемещение в пространстве при наличии внешних воздействий, динамическое построение маршрута, взаимодействие с человеком – невозможно реализовать в виде обычных алгоритмов, в то время как нейросетевые алгоритмы, в которых обработка информации аналогична работе нейронов в мозге, отлично справляются с такими задачами. Однако основная проблема заключается в том, что все эти нейросетевые вычисления реализуются в виде программ для стандартных вычислительных устройств, не оптимизированных для такого класса вычислений. Решением данной проблемы является изготовление нейронной сети в виде микросхемы, где все вычисления осуществляются через искусственные синапсы. Применение таких нейронных процессоров может привести к значительному прорыву во многих областях, таких как робототехника, бионическое протезирование, автономное управление и прочее.

«Мой текущий проект «Разработка конструктивно-технологических решений формирования кроссбаров наноструктур оксида титана для элементов нейроморфного процессора бионических, робототехнических систем и искусственного интеллекта» посвящен приборной реализации нейронной сети, в основе которой лежит мемристорный эффект, то есть способность некоторых материалов значительно изменять свое сопротивление», – рассказал к.т.н., доцент ИНЭП ЮФУ Вадим Авилов.

В ходе своего исследования ученый планирует добиться реализации нейросетевых алгоритмов в виде микросхемы на основе мемристоров из оксида титана. Данные структуры относят к «интеллектуальным» материалам и способны под действием электрического поля изменять свое сопротивление в широких пределах. Именно это свойство позволяет полностью реализовать функцию искусственных синапсов нейронной сети. Поэтому первоочередной задачей проекта является исследование закономерностей переключения сопротивления мемристоров для дальнейшего прогнозирования режимов работы искусственных синапсов в нейронной сети.

«Наш научный коллектив уже проделал большую работу и исследования в рамках моего проекта являются продолжением этой работы. Мы провели исследование влияния технологических параметров синтеза на формируемые наноструктуры, разработали физико-химическую модель, позволяющую рассчитать особенности синтеза наноструктур, приводящие к возникновению в них мемристорного переключения. Был проведен ряд работ по изготовлению и исследованию макета резистивной памяти ReRAM на основе таких мемристорных структур и показана возможность изготовления многоуровневой памяти. Именно показанное многоуровневое переключение мемристоров привело к смещению научных исследований в область искусственных синапсов и нейронной сети», – поделился Вадим Авилов.

По словам ученого, разработка конструктивно-технологических решений создания синаптических структур будет являться стимулом развития новых промышленных технологий в области изготовления нейроморфного процессора. Результаты проекта лягут в основу производства нейронных процессоров – отдельных микросхем, реализующих нейросетевой алгоритм обработки информации для задач робототехники, бионических применений и искусственного интеллекта. В отличие от программных решений нейросетевых вычислений такие процессоры будут оптимизированы в плане быстродействия и энергопотребления, что критически важно в различных автономных устройствах.

«Кроме того, если обратиться к природе: человеческий мозг, хоть и является одним органом, на самом деле состоит из множества отделов, реализующих отдельные функции: координация движений, регулирование работы внутренних органов, слуховой и речевой центры. Аналогичным образом робот будущего может содержать несколько нейронных процессоров, выполняющих аналогичные функции», – отметил ученый.

Несмотря на большую проделанную работу, ученому еще предстоит решить множество задач и провести значительный ряд исследований, прежде чем будет достигнута основная цель – технология изготовления нейронного процессора. Результаты научного проекта опубликованы в нескольких авторитетных научных журналах: Nanomaterials, Materials, Molecules и Advanced Electronic Materials

Текущий проект одобрен Советом по грантам Президента Российской Федерации.