В течение многих десятилетий ученые и исследователи пытались заставить компьютеры вести себя подобно искусственному мозгу вместо того, чтобы быть просто «бездумными перемалывателями» огромным массивов двоичной информации. Одним из препятствий, с которыми пришлось столкнуться ученым на этом пути, является то, что в основе компьютеров лежать не нейроны, синапсы и дендриты, из которых и состоит головной мозг, а кремниевые CMOS-чипы, испытывающие недостаток в том, что можно охарактеризовать термином «гибкость», позволяющая мозгу помнить информацию, изучать и приспосабливаться к окружающей среде.Для того, чтобы преодолеть вышеуказанную проблему и создать компьютер, работа которого напоминает работу мозга, требуется использовать альтернативные архитектуры процессоров и окружающих их чипов, архитектуру, которую может обеспечить симбиоз нанотехнологий и традиционной электроники.
Одним из ярких примеров такого подхода является программа SyNAPSE Управления перспективных исследовательских программ Пентагона DARPA.
В этом направлении также работают исследователи из Исследовательского центра адаптивных наноустройств и наноструктур (Centre for Research on Adaptive Nanostructures and Nanodevices, CRANN) из Тринити-Колледжа в Дублине, которые занимаются поиском новых принципов построения нейронных сетей, в основе которых лежит использование наноматериалов, нанопроводников и мемристоров.
Целью этого проекта, который уже получил грант в размере 2.5 миллиона евро от Европейского Научного совета (European Research Council, ERC), является разработка новых вычислительных принципов и парадигм, которые подражают работе нейронных сетей головного мозга высокоразвитых существ.
Мемристоры и нанопроводники уже некоторое время фигурируют как одни из перспективных направлений в создании нейронных сетей и искусственного интеллекта. Исследователи уже использовали нанопроводники для создания электрических цепей, сверху которых могут быть выращены искусственные нервные ткани, что позволяет объединить нервные клетки с электроникой. А мемристоры уже достаточно давно рассматриваются как базовый элемент для создания чипов, на основе которых могут быть созданы системы искусственного интеллекта.
Профессор Джон Болэнд (John Boland), директор центра CRANN, и его коллеги нацелены на начало новых исследований, в основе которых будет лежать опыт и данные, полученные во время предыдущих исследований. Во время этих предыдущих исследований ученым удалось выяснить, что электричество, ровно как и другие виды сигналов, световые или химические, приложенные к сети нанопроводников, организованной случайным образом, привели к проявлению некоторых явлений в определенных местах, там, где нанопроводники пересекались друг с другом.
Вышеописанное явление подобно тем процессам, которые происходят при работе мозга, в котором есть пучки нервов, формирующие соединения в местах пересечения друг с другом. И это именно то место, где необходимо использовать мемристоры, способные запоминать свое состояние после того, как через них прошел электрический сигнал.
Такие самообучающиеся нейронные сети, созданные на основе нанопроводников и мемристоров, по мнению исследователей из центра CRANN, могут найти широкое применение в процессорах, способных решать ряд узких специализированных задач, решение которых обычными методами требует большого количества вычислений и высокой вычислительной мощности.
В качестве примера такой задачи можно привести задачу распознавания лиц, задачу, которую мозг выполняет практически моментально, а ее решение математическим способом требует значительных затрат вычислительной мощности.
1 899
