Впервые создан искусственный синапс. Есть шанс построить компьютер на физических принципах человеческого мозга
Вычислительные системы на физических принципах работы человеческого мозга интересуют ученых и инженеров благодаря их высокой энергоэффективности. Предыдущие эксперименты привели к появлению компьютеров, которые имитируют мозговую деятельность, но используют обычные твердые материалы.
Создание искусственного синапса
Физикам-теоретикам Утрехтского университета вместе с физиками-экспериментаторами Университета Соганг в Южной Корее удалось построить искусственный синапс. Исследование опубликовано в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Этот синапс является первым доказательством того, что система, использующая ту же среду, что и наш мозг, может обрабатывать сложную информацию.
По данным PNAS, в новой работе команда создала аналог нейрона размером 150 на 200 мкм, который передавал информацию с помощью ионов в водном растворе. Ученые из PNAS назвали новое устройство - ионным мемристором, представляет собой микроканал конической формы, заполненный раствором воды и соли. При получении электрических импульсов ионы внутри жидкости мигрируют через канал, что приводит к изменению концентрации ионов. Проводимость канала может регулироваться в зависимости от интенсивности или длительности импульса, отражая усиление или ослабление связей между нейронами.
Дополнительный вывод заключается в том, что длина канала влияет на продолжительность, необходимую для исчезновения изменений концентрации. Это предполагает возможность адаптации каналов для сохранения и обработки информации в течение разной продолжительности, что опять же похоже на синаптические механизмы, наблюдаемые в нашем мозге, сообщается в материале PNAS.
Главный автор исследования Тим Камсма (Tim Kamsma) из Утрехтского университета, подчеркивает важность этого открытия, поскольку использование воды и соли для создания искусственных синапсов, способных обрабатывать сложные данные, расширяет возможности в области моделирования мозговой деятельности и предлагает новые перспективы для исследований в этой области.
По данным исследователей из Университета Соганг, их новаторское открытие на апрель 2024 г. может стать основой для создания высокоэффективных и энергосберегающих компьютерных систем, значительно превзойдя существующие технологии в этом направлении.
Синапсы
Человеческая нервная система содержит около 100 млрд нейронов, которые соединены разветвленными отростками - аксонами и дендритами. Электрический сигнал входит в нейрон по дендритам, а по аксонам передается следующим нейронам. Мостик для передачи нейронного импульса между аксоном одного нейрона и дендритом другого называют синапсом. Он важная составляющая нервной системы, которая отвечает за обучение.
В последнее время предпринимались различные попытки реализовать синаптические характеристики с помощью сегнетоэлектрического полевого транзистора, но о глубоком физическом анализе до сих пор не сообщалось. Ученые на 2024 г. работают над созданием искусственных синапсов для разработки систем биоподобной информационной обработки, способных решать сложные задачи, такие как распознавание, предсказание и моделирование поведения. Будущее этой области может принести электронные устройства, которые помогут людям предотвратить атрофию, потерю чувствительности и повреждения нервной ткани.
Как учатся нейроны
Бигибридный искусственный синапс состоит из двух мягких полимерных электродов, разделенных желобом, заполненным раствором электролита, который играет роль синаптической щели, разделяющей сообщающиеся нейроны в мозге. Когда живые клетки помещаются на один электрод, нейротрансмиттеры, которые выделяют эти клетки, могут реагировать с этим электродом, производя ионы. Эти ионы перемещаются через траншею ко второму электроду и модулируют проводящее состояние этого электрода. Некоторые из этих изменений сохраняются, имитируя процесс обучения, происходящий в природе.
Данный процесс имитирует тот же тип обучения, который наблюдается в биологических синапсах, который очень эффективен с точки зрения энергии, поскольку вычисления и хранение памяти происходят в одном действии. В более традиционных компьютерных системах данные сначала обрабатываются, а затем перемещаются в хранилище.
Мозг и ПК
Исследователи уже давно стремятся улучшить энергоэффективность обычных компьютеров, обращаясь к принципам человеческого мозга. Они пытаются имитировать его уникальные возможности различными способами. Эти усилия привели к разработке компьютеров, похожих на мозг, которые отходят от привычного способа двоичной обработки информации, используя аналоговые методы, аналогичные мозгу. Однако, в то время как мозг человека функционирует в водной среде с растворенными ионами соли, большинство современных компьютеров, основанных на мозге, полагаются на твердые материалы.
Эти усилия привели к разработке компьютеров, подобных мозгу, которые отходят от традиционной двоичной обработки и используют аналоговые методы, подобные нашему мозгу. Однако, хотя наш мозг работает, используя в качестве среды воду и растворенные частицы соли, называемые ионами, большинство современных компьютеров, основанных на мозге, полагаются на обычные твердые материалы.
В компьютерах, процессор и память являются разными компонентами, в то время как в мозге, нейроны выполняют функции как хранителей, так и обрабатывателей информации. Синапсы играют ключевую роль в запоминании, изменяя конфигурацию и связи между нейронами. Это основное отличие между архитектурой человеческого мозга и компьютера, где изменения в памяти не влияют на процессорные свойства.
Исследования в данной области подчеркивают два основных отличия между работой мозга и компьютеров. В частности, данные указывает на то, что компьютер с одним ядром выполняет задачи последовательно, в то время как в мозге информация обрабатывается параллельно. Благодаря этому параллельному подходу, мозг способен более эффективно заниматься процессами распознавания и предсказания, чем обычный компьютер на 2024 г.
Ионтронные нейроморфные вычисления, хотя и переживают быстрый рост на 2024 г., но все еще находятся в зачаточном состоянии. Предполагаемый результат — компьютерная система, значительно превосходящая по эффективности и энергопотреблению современные технологии.