Штучні синапси – шлях до створення “розумних” біологічних комп’ютерів

Вчені зі Стенфордського університету створили органічний штучний синапс, поява якого робить нас на крок ближче до появи “розумних” біологічних комп’ютерів.

У надрах мозку нейрони обмінюються електричними сигналами, що проходять через синапси. Іонний канал, що утворюється на стику синапсів від двох нейронів, стає товщим і більш електропровідним кожен раз, коли через нього проходить сигнал. Таке зміцнення електричного зв’язку дозволяє витрачати менше енергії на передачу інформації і на основі цього ефекту працює система пам’яті людини, яка дозволяє йому вчитися і накопичувати досвід.

У більшості випадків штучні нейронні мережі імітують вищеописані процеси програмним шляхом. І в міру збільшення вузлів нейронних мереж збільшується обсяг оперативних даних, які ростуть ще більше в міру накопичення досвіду. Такий підхід до побудови нейронних мереж вже продемонстрував свою ефективність на численних прикладах, перемагаючи Лі Седоля, світового чемпіона з китайської гри Го, створивши музичні твори, картини і багато іншого. Незважаючи на це, комп’ютерні системи, на яких працюють штучні нейронні мережі дуже далеко до ефективності живого мозку з точки зору кількості використовуваної на це все енергії.

Стенфордський дослідники, замість того, щоб моделювати нейронну мережу, вирішили зробити реальну нейронну мережу. І першим кроком до цього стало створення штучного синапсу, органічного нейроморфного пристрою, який здатний одночасно обробляти і зберігати інформацію. Структура створеного ними пристрою нагадує структуру транзистора, штучний синапс має три електроди, провідність між якого забезпечується сольовим розчином з певною концентрацією. Електричні сигнали проходять від одного електрода до іншого, а керує цим всім сигнал на третьому електроді.

Спочатку дослідники вивчили роботу синапсу, пропускаючи через нього різні електричні сигнали, що дозволило їм з’ясувати значення напруг, які змушують синапс переключитися в певний електричний стан. На відміну від транзистора, який може знаходитися в двох станах, у включеному і вимкненому, штучний синапс може перебувати в одному з 500 дискретних станів, що збільшує його обчислювальну потужність по експоненті.

Однак, для перемикання штучного синапсу з одного стану в інший поки що потрібна енергія, в 10 тисяч разів більше, ніж потрібно для перемикання стану звичайного живого синапсу. Проте, і це досягнення вже само по собі є великим кроком в “правильному” напрямку. У своїх подальших дослідженнях Стенфордського вчені вже планують використовувати пристрої менших розмірів, що має збільшити їх ефективність.

Використовуючи один єдиний штучний синапс, вчені провели великий ряд експериментів і екстраполювали всі зібрані ними дані для їх використання в моделі більш складної системи, яка складається з певної кількості синапсів. І створена модель досить простий нейронної мережі впоралася із завданням розпізнавання рукописних образів чисел від 0 до 9, давши правильну відповідь в 97 відсотках випадків. А в найближчому часі вчені планують побудувати реальну штучну нейронну мережу, що є втіленням моделюється, для того, щоб провести порівняльні дослідження.