MIPT bilim insanları nöromorfik işlemcilerin yaratılmasını yakınlaştırdı

Moskova Fizik ve Teknoloji Enstitüsü (MIPT) bilim insanları, geleceğin nöromorfik işlemcilerinin temel unsurlarından biri olan yeni bir memristör tasarımı geliştirdi. ixbt.com'a göre, bu elektronik bileşen sadece biyolojik sinapsların çalışmasını başarıyla taklit etmekle kalmıyor, aynı zamanda kaydedilen verileri önemli ölçüde daha uzun süre saklama yeteneğine de sahip. Bu konuda Ixbt.com haber veriyor.

Bilindiği üzere memristörler, geçmiş elektrik etkisine bağlı olarak direncini değiştirebilen elemanlardır. Bu sayede hem hesaplama yapabilir hem de verileri saklayabilirler. Bu durum, onları insan beyni prensipleriyle çalışan mimariler için umut verici bir yön haline getiriyor.

Teknolojik engeller ve çözümleri

Ancak benzer cihazlarda önemli bir sorun devam ediyordu: araştırmacılar her zaman okuma hızı ile veri saklama süresi arasında bir uzlaşma yapmak zorunda kalıyorlardı. MIPT'nin önceki çalışmaları sinaps davranışını taklit edebilse de, kaydedilen durum sadece birkaç saniye boyunca korunabiliyordu.

Bilim insanları, bu kısıtlamanın memristörün yarı iletken ile olan sınırındaki kusurlardan kaynaklandığını açıklıyor. Orada oluşan elektrik alanları, malzemenin başlangıç durumuna dönmesine neden oluyor ve sonuç olarak cihaz kaydedilen veriyi «unutuyordu».

İki mod ve iyileştirilmiş göstergeler

Yeni tasarımda araştırmacılar metal elektrotları yarı iletkenlerle değiştirdiler ve hafniyum ile zirkonyum bazlı filmin optimum kalınlığını seçtiler. Sonuç olarak, memristörü iki şartlı moda — «öğrenme» ve «arşivleme» modlarına — geçirmek mümkün oldu.

İlk modda cihaz, sinapsın öğrenme sürecini taklit ederek durumunu hızla değiştirirken, ikincisinde elde edilen verileri uzun süre saklayabiliyor. Veri saklama süresini birkaç saniyeden neredeyse 12 güne kadar çıkarmak başarıldı.

Ayrıca cihazın yeniden yazma döngüsü kaynağı yaklaşık 20 kat arttı. Geliştiricilere göre, bu tür memristörler AI sistemleri için daha verimli nöromorfik işlemcilerin temelini oluşturabilir.

Bu tür sistemlerde veri saklama ve hesaplama süreçleri doğrudan aynı elemanların içinde gerçekleştirilir. Bu da enerji tüketimini azaltmaya ve veri işleme hızını artırmaya olanak tanır.

Gelecekte, bu mimarinin hesaplama sistemlerini insan beyninin bazı çalışma prensiplerine daha da yakınlaştırması bekleniyor, çünkü canlı organizmalarda veri işleme ve saklama tek bir nöral ağ içinde gerçekleşir.