Мемристоры из графена помогут создать нейроморфный компьютер

Физики представили мемристор из графена с 16 возможными состояниями. Этот микроэлектронный элемент может стать основой вычислительных систем, похожих по своему принципу работы на мозг.
Мемристоры из графена помогут создать нейроморфный компьютер
M. McCann/Penn State
Живой мозг работает эффективнее нынешних компьютеров, поэтому ученые стараются скопировать принцип его работы и создать вычислительные системы нового поколения. Сделать новый шаг в этом направлении помогли графеновые микроструктуры

Традиционные вычислительные схемы приближаются к пределу своей вычислительной способности. Чтобы продолжать наращивать скорость вычислений, ученым придется найти более быстродействующие и эффективные системы. Одной из таких технологий являются нейроморфные компьютеры. Эти вычислительные системы копируют принципы работы мозга и могут оперировать не нулями и единицами, как традиционные компьютеры, а множеством возможных состояний.

На сегодня главная проблема мощных вычислительных машин состоит в необходимости большого пространства для размещения запоминающих устройств и процессоров. Если бы запоминающие устройства можно было бы совместить с вычислительными схемами, это позволило бы существенно сократить необходимое место и увеличить энергоэффективность системы. Помочь сделать это могут мемристоры — резисторы, которые могут хранить информацию.

Физики из Пенсильванского университета создали мемристор на основе графена, который имеет все шансы стать основой нового типа нейроморфных систем. В своем исследовании ученые смогли создать 16 состояний памяти. Для сравнения, в мемристорах на основе оксида графена до сих пор получалось создавать только два состояния.

Ученые построили на основе новых мемристоров аналоговую искусственную нейронную сеть, которая успешно прошла первые тесты. Как и синапсы, соединяющие нейроны в мозге, связи между мемристорами в искусственной нейронной сети можно изменить, если приложить небольшое электрическое поле. Теперь исследователи планируют создать с помощью графеновых мемристоров более крупную систему для нейроморфных вычислений.

©  Популярная Механика