Китайские исследователи разработали гибкий электронный чип, имитирующий работу синапсов человеческого мозга. Устройство способно переключать электрические состояния всего за 26 наносекунд, обучаться на основе аналогичных биологическим механизмов и сохранять работоспособность после многократных изгибов. А главное — его можно практически полностью разложить с помощью специального химического раствора всего за шесть минут.
Разработка специалистов Университета науки и технологий Сучжоу может стать шагом к созданию нового поколения нейроморфных компьютеров — вычислительных систем, архитектура которых вдохновлена устройством человеческого мозга. Такие устройства потенциально способны обрабатывать информацию эффективнее традиционных электронных систем, потреблять меньше энергии и использоваться там, где обычные жёсткие микросхемы неудобны или непригодны.
Зачем компьютерам искусственные синапсы?
Человеческий мозг удивительно эффективно справляется с обработкой информации. Несмотря на колоссальное количество взаимосвязей между нейронами, он потребляет примерно столько же энергии, сколько небольшая бытовая лампа или холодильный светильник.
Одна из причин такой эффективности заключается в том, что мозг не разделяет хранение и обработку информации так строго, как современные компьютеры. В традиционной вычислительной архитектуре процессор выполняет вычисления, а оперативная память хранит данные, необходимые для их выполнения. Чтобы обработать информацию, системе приходится постоянно перемещать её между этими компонентами.
При работе с искусственным интеллектом такая схема создаёт серьёзные затруднения. Нейросети оперируют огромными массивами взаимосвязанных данных, которые необходимо многократно считывать, передавать и изменять. Это увеличивает энергопотребление и ограничивает производительность вычислительных систем.
Мозг решает подобную задачу иначе. Нейроны обмениваются сигналами через синапсы — специализированные соединения, сила которых может меняться в процессе обучения. Эти изменения помогают нервной системе формировать и сохранять информацию.
Нейроморфные вычисления стремятся воспроизвести этот принцип в электронных устройствах. Искусственный синапс способен не только проводить электрический сигнал, но и изменять своё состояние, имитируя усиление или ослабление связи между нейронами.
Однако создание таких компонентов сопряжено с трудностями. В традиционных искусственных синапсах часто используются оксидные материалы, внутри которых образуются микроскопические проводящие нити. Их формирование может происходить непредсказуемо, из-за чего одинаковые устройства демонстрируют разные характеристики.
Кроме того, многие существующие решения изготавливают из жёстких материалов с применением сложных и энергоёмких технологических процессов. Это затрудняет создание гибкой электроники, пригодной для носимых устройств, мягкой робототехники и интеграции с биологическими системами.
Как устроен новый нейроморфный чип?
Чтобы решить эти проблемы, исследователи разработали искусственный синапс на основе особого органического материала — водородно-связанного органического каркаса, или HOF (Hydrogen-Bonded Organic Framework).
Такие структуры образуются из органических молекул, которые удерживаются вместе водородными связями. Они обеспечивают упорядоченное расположение молекул и помогают поддерживать стабильность материала.
В основе нового устройства лежит соединение TCPP-HOF, созданное из органических молекул порфиринов. Они формируют плоские двумерные слои, расположенные на расстоянии около 0,35 нанометра друг от друга. Благодаря такой структуре электрические заряды могут перемещаться через материал, а его свойства позволяют управлять проводимостью.
Принцип работы достаточно прост. При подаче положительного напряжения часть электрических зарядов оказывается захваченной определёнными участками молекулярной структуры. В результате формируется более проводящий путь, и электрическое сопротивление материала уменьшается.
Если изменить полярность напряжения на отрицательную, захваченные заряды высвобождаются, а сопротивление снова увеличивается.
Такое управляемое изменение проводимости позволяет имитировать один из ключевых механизмов работы биологических синапсов: усиление или ослабление связей в зависимости от поступающих сигналов.
Для создания готового компонента исследователи поместили слой TCPP-HOF между двумя проводящими электродами из MXene — класса двумерных материалов с хорошей электропроводностью. Затем полученную структуру нанесли на гибкую пластиковую подложку из полиимина.
В результате учёные получили матрицу размером 10 × 10, содержащую 100 искусственных синапсов.
Есть и ещё одно преимущество: активные слои и электроды наносили с использованием жидких составов и методов нанесения покрытий при комнатной температуре. Такой подход позволяет отказаться от некоторых сложных операций, включая вакуумное осаждение материалов, широко применяемое при производстве традиционной полупроводниковой электроники.
26 наносекунд и 10 уровней проводимости
Испытания показали, что искусственные синапсы способны переключаться между электрическими состояниями за 26 наносекунд. Это чрезвычайно короткий промежуток времени, соответствующий 0,000000026 секунды.
Устройства также продемонстрировали несколько механизмов, напоминающих биологическое обучение. В частности, исследователи воспроизвели долговременную потенциацию и долговременную депрессию — процессы, при которых связи между нейронами соответственно усиливаются или ослабевают.
Каждый искусственный синапс мог надёжно поддерживать десять различных уровней электрической проводимости. Это важно для нейроморфных вычислений: в отличие от обычного цифрового элемента, которому часто достаточно различать два состояния, искусственная синаптическая система может кодировать более широкий диапазон значений.
Чем больше устойчивых состояний способен принимать такой компонент, тем гибче он потенциально может представлять информацию и участвовать в вычислениях нейронной сети.
Чтобы оценить возможности разработки в задачах искусственного интеллекта, учёные использовали измеренные электрические характеристики устройства в модели свёрточной нейронной сети. Ей поручили распознавать рукописные цифры из стандартного набора данных MNIST.
Результат составил 97,23% правильных ответов. Для сравнения, программная версия сети, использованная в качестве ориентира, показала точность 99,24%.
Впрочем, здесь важно уточнение: эксперимент не означал, что физическая матрица из 100 синапсов самостоятельно выполнила все вычисления. Для моделирования нейронной сети использовалась архитектура, эквивалентная примерно 120 000 синапсов, а реальные измерения характеристик небольшого устройства служили основой для оценки её работы.
Поэтому полученный результат следует рассматривать как демонстрацию перспективности технологии, а не как доказательство готовности полноценного нейроморфного компьютера.
Гибкая электроника для носимых устройств и робототехники
Помимо скорости, исследователи проверили механическую прочность нового чипа. Гибкую матрицу 200 раз последовательно сгибали вокруг поверхности с радиусом около пяти миллиметров.
После испытаний электрические характеристики устройства практически не изменились. Даже после многократных изгибов смоделированная точность распознавания рукописных цифр оставалась на уровне 96,33%.
Это свойство может оказаться особенно полезным для электроники, которую необходимо размещать на подвижных или неровных поверхностях.
Например, гибкие нейроморфные компоненты потенциально можно использовать в носимых медицинских датчиках, электронной коже и мягких роботах. В таких системах важно не только получать информацию от окружающей среды, но и обрабатывать её непосредственно рядом с датчиками, не передавая каждый сигнал на отдельный мощный процессор.
Подобный подход способен уменьшить задержки при обработке данных и сократить объём информации, которую необходимо передавать между компонентами устройства.
Кроме того, применение жидких методов нанесения покрытий потенциально открывает путь к более простому и доступному производству гибких электронных систем. Однако реальная стоимость изготовления и возможность массового выпуска ещё требуют проверки.
Чип, который можно разложить за шесть минут
Самая необычная особенность разработки — возможность химического разложения подложки.
Исследователи создали полииминовую основу таким образом, чтобы она разрушалась при погружении в нагретый раствор, содержащий определённые аминные соединения. В ходе обработки полимер распадается на растворимые составляющие.
По данным исследовательской команды, для разложения подложки достаточно шести минут. При этом после обработки остаётся некоторое количество остаточного материала, поэтому речь не идёт о полном исчезновении всех компонентов устройства.
Такое свойство может пригодиться для разработки временной электроники, предназначенной для использования в течение ограниченного срока. После завершения работы подобные устройства можно будет разбирать химическим способом, потенциально сокращая количество электронных отходов.
Есть и другое возможное применение: контролируемое разрушение носителя способно стать одним из способов физического уничтожения хранящейся на устройстве чувствительной информации. Однако исследователям ещё предстоит доказать, что такой подход надёжно удаляет данные в реальных электронных системах.
Важно и то, что химическое разложение требует специального раствора и контролируемых условий. Это не означает, что устройство самостоятельно растворяется в обычной окружающей среде или безопасно разлагается после выбрасывания.
Что мешает технологии выйти за пределы лаборатории?
Несмотря на впечатляющие результаты, разработка пока находится на ранней экспериментальной стадии.
Прежде всего необходимо увеличить размер матрицы. Сто искусственных синапсов достаточно для демонстрации принципа работы, но для практических вычислений потребуются гораздо более крупные и сложные массивы.
Учёным также предстоит проверить долговременную стабильность компонентов, их энергопотребление, воспроизводимость производственного процесса и устойчивость к воздействию окружающей среды. В частности, влага может нарушать работу органических материалов, поэтому исследователи рассматривают возможность создания защитных барьеров.
Отдельный вопрос — биосовместимость. Хотя гибкость и органическая основа делают устройство интересным для медицинских и носимых технологий, это само по себе не доказывает безопасность непосредственного контакта с живыми тканями.
Наконец, пока неясно, насколько хорошо отдельные компоненты сохранят свои характеристики при объединении в крупную вычислительную систему. Даже если один искусственный синапс работает быстро и стабильно, массовое производство миллионов одинаковых элементов представляет собой совершенно другую инженерную задачу.
Результаты исследования опубликованы в журнале International Journal of Extreme Manufacturing.
Если исследователям удастся преодолеть эти ограничения, технология может внести вклад в создание гибких, относительно простых в производстве и более экологичных нейроморфных устройств. Пока же это перспективный эксперимент, демонстрирующий, как принципы работы мозга можно использовать для разработки электроники нового поколения.
