Южнокорейские исследователи создали прототип нейронной сети на основе полупроводников.

В мире электроники случайные флуктуации в сигналах, известные как «шум», традиционно рассматриваются как нежелательные помехи, подлежащие минимизации или устранению в полупроводниковых технологиях для обеспечения точной обработки данных. Однако человеческий мозг функционирует иначе: нейроны демонстрируют вариативность в своих ответах даже на идентичные стимулы. Эти незначительные внутренние колебания в нейронах определяют их возбуждение и частоту, что является основополагающим механизмом обработки информации в мозге. Ученые из KAIST разработали новаторскую полупроводниковую технологию, которая вместо подавления присущего мемристорам шума, позволяет управлять им, используя его для обработки разнообразных сигналов.

Традиционно шум в полупроводниках препятствует точной обработке информации, поэтому разработка электронных устройств направлена на его максимальное снижение. Тем не менее, человеческий мозг демонстрирует принципиально иной подход. Нейроны, базовые единицы мозга, реагируют на одни и те же стимулы по-разному из-за внутренних вероятностных вариаций. Эта изменчивость, напротив, обеспечивает мозгу гибкость и адаптивность к широкому спектру условий и входящих данных.

В рамках данного исследования была применена технология мемристоров – полупроводниковых устройств, изменяющих свое сопротивление под воздействием электрических сигналов и сохраняющих это состояние. Ранее шум, генерируемый мемристорами, находил применение в создании случайных чисел или вероятностных вычислениях.

Ключевой аспект данной работы заключается в том, что при изменении сопротивления мемристора меняются характеристики его шумового тока. Настройка мемристора на определенное состояние сопротивления позволяет управлять вероятностью генерации импульса и диапазоном отклика, даже при одинаковых входных сигналах. Используя этот принцип, исследователи создали «программируемый вероятностный нейрон» (ППН), который трактует шум не как недостаток, а как управляемый ресурс для обработки информации.

Этот нейрон может быть настроен на различные режимы реагирования в зависимости от скорости изменения входного сигнала, то есть его частоты. Путем простой модификации сопротивления мемристора, одна и та же схема может быть адаптирована для обработки медленных сигналов, характерных для движений человека (в герцах, Гц), или быстрых речевых сигналов (в килогерцах, кГц). Герцы и килогерцы измеряют частоту повторения сигнала в секунду. Таким образом, один искусственный нейрон может быть перенастроен для эффективной обработки сигналов различной природы. При работе с медленно меняющимися сигналами, например, связанными с моторикой, он функционирует в режиме, соответствующем медленным изменениям; при анализе быстрой речи, он настраивается на фиксацию кратковременных и быстрых изменений.

Экспериментальная проверка технологии на сигналах в разных частотных диапазонах показала высокую эффективность. Система успешно кодировала и классифицировала сигналы двигательной активности человека (Гц) с точностью 94,8%, а речевые сигналы (кГц) – с точностью 95%.