Исследование доцента Института нанотехнологий, электроники и приборостроения Южного федерального университета Вадима Авилова направлено на создание и развитие в России новых технологий проектирования и производства перспективной элементно-компонентной базы интегральной наноэлектроники и искусственного интеллекта.
Нейронные сети сегодня 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 решениями.
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. Решение проблемы — 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 кандидат технических наук, 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 первоочередная задача проекта — 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 — продолжение. Мы провели изучение 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 стимулом для 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.
