Это сладкое слово «мемристор»

Искусственная память приблизится к настоящей

Как известно, свойством человеческой памяти является не только запоминать информацию, но и забывать ее. Недавно специалисты из Московского физико-технического института представили устройство под названием «мемристор», которое способно не только усваивать полученные данные, но и стирать их без вмешательства со стороны оператора.

В наш мозг от природы «встроен» механизм стирания информации. Дело в том, что, если мы станем накрепко запоминать все, о чем когда-либо узнали, мозгу будет трудно функционировать. Как правило, мы держим в голове имена, названия, факты и события, которые важны для нас на текущий момент или кажутся важными для будущего. А второстепенные вещи могут стираться из памяти. Мы можем не помнить, с кем ходили в детский сад или работали в одном учреждении, если эти люди не оставили особого следа в нашей жизни. Нередко школьники и студенты начисто забывают материал изученного предмета, если экзамен по нему уже сдан, а в дальнейшем эти знания не требуются. По словам ученых, если «ячейки» памяти, куда «записываются» полученные извне сведения, активируются редко, их способность удерживать информацию снижается, если же активация происходит часто, то она повышается. В этом и состоит эффект зубрежки. Чем больше мы стараемся что-то запомнить, тем лучше нам это удается. А вот если в запоминании нет нужды, информация может быстро выветриться из головы.

У электронных устройств с запоминанием информации дело обстоит лучше, а вот со стиранием – хуже. Все данные, попадающие в компьютер, остаются в его памяти, пока не поступит команда на стирание. Огромное количество «лишней» информации снижает производительность системы. К тому же, если в дальнейшем мы хотим строить человекоподобных роботов, нам следует сделать их мозг более «человечным», рассуждают эксперты. А значит, надо научить его не только запоминать нужное, но и забывать ненужное! Причем самостоятельно!

Стандартный компьютер обладает цифровой архитектурой, то есть использует для работы математическую модель. Но устройство может представлять собой и модель нейросети. В таком случае все узлы и связи искусственного мозга будут представлены в виде реальных физических элементов на микросхеме.

Первая попытка создать такую систему была сделана в 2015 году группой зарубежных специалистов, разработавших искусственный синапс, благодаря которому происходит усиление и ослабление связей между мозговыми нейронами. Информация передавалась по «мостикам» из наночастиц.

Однако выяснилось, что у этого ноу-хау имеется большой минус. «Недостаток этого решения в том, что в течение работы устройство ощутимо меняет свое поведение, а в какой-то момент не выдерживает и разрушается, – прокомментировала Анастасия Чуприк из лаборатории нейровычислительных систем МФТИ. – Мы использовали более надежный механизм, который продемонстрировал впечатляющий запас прочности: после проверки на 100 миллиардов циклов переключения система почти не изменила свои свойства, и коллеги отчаялись исчерпать ресурс ячейки памяти».

В отличие от своих зарубежных коллег сотрудники МФТИ использовали в подобных целях электроды, между которыми проложена сверхтонкая сегнетоэлектрическая пленка на основе оксида гафния. Как пояснила Анастасия Чуприк, которая является ведущим автором исследования, под воздействием внешнего электрического поля они способны менять и сохранять свою электрическую поляризацию, подобно тому как это происходит с намагниченным железом.

Преимущество материалов, в состав которых входит гафний, состоит в том, что они уже достаточно давно применяются в микроэлектронике. Так, с 2007 года их используют в микрочипах «Интел». Поэтому процесс внедрения окажется проще. А механизм «забывания» реализуется за счет дефектов на границе между кремнием и оксидом гафния, которые со временем приводят к затуханию проводимости мемристора.

«Самое сложное – это подобрать подходящую толщину сегнетоэлектрического слоя, – говорит Чуприк. – Оказалось, что для оксида гафния она составляет 4 нанометра. Если сделать пленку всего на нанометр тоньше, то она потеряет сегнетоэлектрические свойства, а если толще – электроны не смогут туннелировать через нее, а именно туннельный ток поддается регулировке через поляризацию».

Как показали эксперименты, мемристор (от английского сочетания memory («память») и resistor («резистор») второго порядка может запоминать и забывать информацию на протяжении 100 миллиардов циклов. «Забывание» происходит в тех случаях, когда данные долго остаются невостребованными.

Как утверждают авторы проекта, у устройств, оснащенных такими мемристорами, скорость вычислительных процессов будет значительно выше, чем у существующих сегодня, и на эти операции будет уходить гораздо меньше энергии. К тому же процесс мышления у роботов, в мозг которых встроены мемристоры, будет больше напоминать человеческий.

Таким образом, не за горами создание так называемого нейроморфного аналогового компьютера – устройства, способного имитировать работу человеческого мозга, в том числе обработку данных и нейронные связи. Это позволило бы решать ряд задач, которые представляют трудность для стандартных компьютерных устройств, таких как факторизация целых чисел, обработка данных на фотографиях или моделирование сложных событий.

Первый автор исследования Виталий Михеев рассказал также о планах научного коллектива на будущее: «В будущем мы рассмотрим взаимодействие разных механизмов, которые переключают сопротивление в мемристоре. Оказывается, сегнетоэлектрический эффект может быть не единственным в наших структурах. Поэтому для дальнейшего совершенствования устройств потребуется разделять влияние разных механизмов и уметь их комбинировать».

Михеев и его команда намерены продолжить изучение фундаментальных свойств оксида гафния, чтобы повысить надежность хранения данных. Также ученые собираются использовать для устройств гибкую подложку, чтобы можно было применять мемристоры в гибкой электронике.

Ида ШАХОВСКАЯ