Interfax.com Интерфакс-Россия Финмаркет СКАН СПАРК СПАРК-Маркетинг Эфир Конференции

Ученые собрали нейросеть из органических материалов

Москва. 4 декабря. ИНТЕРФАКС - Ученые из Курчатовского института, МФТИ, МГУ, СПбГУ, итальянского университета в Парме создали искусственную нейронную сеть на основе полимерных мемристоров - устройств, которые позволяют построить принципиально новые компьютеры.

"По словам исследователей, подобные разработки, в первую очередь, помогут в создании систем машинного зрения, слуха и других органов восприятия, а также систем интеллектуального управления различными устройствами, включая автономных роботов", - говорится в сообщении пресс-службы МФТИ, поступившем в "Интерфакс". 

Эксперименты, проведенные в комплексе НБИК-технологий Курчатовского института совместным российско-итальянским коллективом, продемонстрировали возможность построения из полианилина простейших нейросетей, причем эти сети оказались способны к обучению и выполнению заданных логических операций.

Мемристор – это электрический элемент, который является аналогом обычного резистора. Его отличие от классического элемента заключается в том, что электрическое сопротивление мемристора зависит от прошедшего через него заряда и за счет этого он постоянно меняет свои свойства под действием внешнего сигнала: мемристор обладает памятью и одновременно способностью менять данные, закодированные состоянием его сопротивления. В этом смысле мемристор является аналогом синапса – соединения двух нейронов в головном мозге, способном пластично изменять эффективность передачи сигнала между нейронами под действием самой этой передачи. Мемристор позволяет реализовать на практике "подлинную" нейронную сеть, причем физические свойства мемристоров позволяют делать их как минимум столь же миниатюрными, сколь привычные микросхемы.

Некоторые оценки показывают, что мемристор может быть уменьшен вплоть до десяти нанометров, а использованные при изготовлении экспериментальных прототипов технологии допускают масштабирование до уровня массового производства. 

Эти новые устройства, которые не просто имитируют работу нейронных сетей, а являются их принципиальными аналогами, могли бы использоваться для решения множества задач. Прежде всего, нейронные сети способны распознавать образы. На этом основано, к примеру, распознавание рукописного текста или сличение подписей. Там, где нужно выделить и классифицировать какой-либо паттерн - звук, изображение, характерные изменения на графиках - уже активно применяются нейросети и именно в этих сферах зачастую критичен выигрыш как в быстродействии, так и в энергопотреблении.