3DNews Технологии и рынок IT. Новости разработка и производство электроники Представлен транзистор для кремниевого м… Самое интересное в обзорах 09.03.2023 [21:04], Геннадий Детинич Французский исследовательский центр CEA-Leti разработал транзистор с примерно 50 состояниями, а не с двумя, как у современной цифровой электроники. «Аналоговый» транзистор имитирует работу синапсов в нервной ткани человеческого мозга и делает это довольно близко по таким характеристикам, как энергопотребление и скорость. Планируется, что на основе новых транзисторов будут построены нейронные процессоры нового поколения с впечатляющими возможностями. Источник изображения: Pixabay Возможно, эта разработка ближе всего подошла к имитации того, как взаимодействуют нейроны мозга, считают в CEA-Leti. Другое сходство между новым транзистором и синапсом заключается в том, что оба они являются ионными. Транзистор использует преимущества той же электрохимической реакции, что и синапс. В случае с транзистором его канал состоит из оксида титана, через который проходят ионы лития. В зависимости от их количества они изменяют электронную проводимость канала. Благодаря этому транзистор потребляет 1 фДж/мкм Толщина транзистора всего 200 нм, а число циклов переключения более 100 тыс. Исследователи научились выпускать массивы транзисторов на 200-мм кремниевых пластинах с использованием стандартных КМОП-совместимых техпроцессов. Массивы транзисторов были испытаны в работе на эталонном тесте MNIST на распознавание изображений и показали хороший результат. Но предстоит ещё большая работа по подтверждению квалификации транзисторов для использования в нейронных чипах. «Все эти элементы обнадеживают, но мы находимся только на первых этапах процесса оценки. Мы должны продолжать доводить транзистор до зрелости и обеспечить углубленную оценку его долговечности и надежности», — объяснил один из учёных из CEA-Leti. Источник: Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. Материалы по теме Постоянный URL: https://3dnews.ru/1083158/predstavlen-tranzistor-dlya-kremnievogo-mozga-on-tochno-imitiruet-rabotu-sinapsa Рубрики: Новости Hardware, нанотехнологии, на острие науки, разработка и производство электроники, Теги: cea-leti, транзисторы, нейроморфный, нейронная сеть ← В прошлое В будущее → |
Разработан транзистор, который имитирует работу синапсов человеческого мозга
искусственный интеллект Мировой рынок Рынок электроники Новости
Ученые французского исследовательского центра CEA-Leti EA-Leti разработали транзистор, который имитирует работу синапсов человеческого мозга, — инновация, которая, возможно, является наиболее близкой к имитации того, как работают нейроны мозга. Этот транзистор имеет много общего с человеческими синапсами: принцип работы, сверхнизкое энергопотребление и аналогичный уровень миниатюризации. Он открывает дверь в будущее с более мощными схемами, которые будут соответствовать потребностям искусственного интеллекта.
Транзистор, представленный ЦЭА-Лети, является аналоговым. Другими словами, вместо двух возможных состояний, открытого и закрытого, у него около 50 возможных состояний. Это позволяет ему воспроизводить работу синапсов. Синапсы действуют как связь между нейронами головного мозга, которые активируются, когда их синапсы зафиксировали определенное количество электрических импульсов.
Потребление энергии, равное синапсу
Еще одно сходство между этим новым транзистором и синапсом заключается в том, что оба являются ионными. Транзистор использует ту же электрохимическую реакцию, что и в синапсе. В случае транзистора его канал состоит из оксида титана, по которому текут ионы лития. В зависимости от их количества они модулируют электронную проводимость канала.
Эта биотехнологическая функция позволяет транзистору устанавливать новые рекорды энергоэффективности: транзистор потребляет 1 фемтоджоуль на квадратный микрон, столько же, сколько синапс. Его энергопотребление до 100 раз меньше, чем у других компонентов, таких как резистивная память, которые в настоящее время используются для тех же приложений.
200-мм пластины и совместимость с CMOS
Этот новый транзисторный слой является ультратонким (толщиной 200 нм) и прочным (более 100 000 циклов).
«Все эти элементы обнадеживают, но мы находимся только на первых этапах процесса оценки. Мы должны продолжать доводить транзистор до зрелости и обеспечивать всестороннюю оценку его долговечности и надежности», — объясняет Сами Оукасси из CEA-Leti.
Ориентация на глубокие нейронные сети
Как только транзистор будет полностью оценен и подтвержден, его низкое энергопотребление позволит интегрировать его в нейроморфные схемы. Эти схемы предназначены для распознавания изображений и голоса. На этапах обучения эти схемы используются интенсивно, и любая экономия с точки зрения энергопотребления особенно ценна в этот момент. CEA-Leti подала три патентных заявки на защиту этой многообещающей технологии.
Новое мозгоподобное вычислительное устройство с электрохимическими «синаптическими транзисторами» имитирует человеческое обучение
30 апреля 2021 г.
Концепция художника искусственного синапса.
Подобно собаке Павлова, устройство можно настроить на обучение по ассоциациям.
Исследователи разработали похожее на мозг вычислительное устройство, способное к обучению посредством ассоциаций.
Подобно тому, как знаменитый физиолог Иван Павлов научил собак ассоциировать звонок с едой, исследователи из Северо-Западного университета
Основанный в 1851 году, Северо-Западный университет (НУ) является частным исследовательским университетом в Эванстоне, штат Иллинойс, США. Северо-Запад известен своей Школой инженерии и прикладных наук Маккормика, Школой менеджмента Келлогга, Медицинской школой Файнберга, Школой права Притцкера, Школой музыки Бинена и Школой журналистики Медилла.
» data-gt-translate-attributes='[{«attribute»:»data-cmtooltip», «format»:»html»}]’>Северо-Западный университет и Университет Гонконга успешно настроили свою схему, чтобы связать свет с Исследование будет опубликовано сегодня (30 апреля 2021 г.
) в журнале Nature Communications
<em>Nature Communications</em> — это рецензируемый междисциплинарный научный журнал с открытым доступом, издаваемый Портфолио о природе. Оно охватывает естественные науки, включая физику, биологию, химию, медицину и науки о Земле. Оно начало издаваться в 2010 году, а его редакции расположены в Лондоне, Берлине, Нью-Йорке и Шанхае.
» data-gt-translate-attributes='[{«attribute»:»data-cmtooltip», «format»:»html»}]’>Nature Communications.Секрет устройства заключается в его новом органическом, электрохимическом «синаптические транзисторы», которые одновременно обрабатывают и хранят информацию точно так же, как и человеческий мозг. Исследователи продемонстрировали, что транзистор может имитировать краткосрочную и долгосрочную пластичность синапсов в человеческом мозге, опираясь на воспоминания для обучения с течением времени.
Обладая мозгоподобными способностями, новый транзистор и схема потенциально могут преодолеть ограничения традиционных вычислений, в том числе энергоемкое аппаратное обеспечение и ограниченную способность выполнять несколько задач одновременно.
, продолжая бесперебойно работать даже при выходе из строя некоторых компонентов.
Соединив одиночные синаптические транзисторы в нейроморфную цепь, исследователи продемонстрировали, что их устройство может имитировать ассоциативное обучение. Предоставлено: Northwestern University
«Хотя современный компьютер является выдающимся, человеческий мозг может легко превзойти его в некоторых сложных и неструктурированных задачах, таких как распознавание образов, управление движением и мультисенсорная интеграция», — сказал Джонатан Ривней из Northwestern, старший автор исследования. «Это благодаря пластичности синапса
Синапс представляет собой специализированное соединение между нервными клетками, которое позволяет передавать электрические или химические сигналы посредством высвобождения нейротрансмиттеров пресинаптическим нейроном и связывания рецепторов на постсинаптическом нейроне. Он играет ключевую роль в коммуникации между нейронами и в различных физиологических процессах, включая восприятие, движение и память.
Ривней — доцент кафедры биомедицинской инженерии в Инженерной школе Маккормика Северо-Запада. Он руководил исследованием вместе с Пэдди Чаном, адъюнкт-профессором машиностроения Гонконгского университета. Сюйдун Цзи, научный сотрудник группы Ривнай, является первым автором статьи.
Проблемы с обычными вычислениями
Традиционные цифровые вычислительные системы имеют отдельные блоки обработки и хранения, в результате чего задачи, требующие обработки больших объемов данных, потребляют большое количество энергии. Вдохновленные комбинированным процессом вычислений и хранения в человеческом мозгу, исследователи в последние годы стремились разработать компьютеры, которые больше похожи на человеческий мозг, с массивами устройств, которые функционируют как сеть нейронов.
— Наши нынешние компьютерные системы работают так, что память и логика физически разделены, — сказал Цзи. «Вы выполняете вычисления и отправляете эту информацию в блок памяти. Затем каждый раз, когда вы хотите получить эту информацию, вы должны вспомнить ее. Если мы сможем объединить эти две отдельные функции, мы сможем сэкономить место и снизить затраты на электроэнергию».
В настоящее время резистор памяти, или «мемристор», является наиболее развитой технологией, которая может выполнять комбинированную функцию обработки и памяти, но мемристоры страдают от энергозатратного переключения и меньшей биосовместимости. Эти недостатки привели исследователей к созданию синаптического транзистора, особенно органического электрохимического синаптического транзистора, который работает при низком напряжении, постоянно перестраиваемой памяти и высокой совместимости с биологическими приложениями. Тем не менее, проблемы существуют.
«Даже высокопроизводительные органические электрохимические синаптические транзисторы требуют, чтобы операция записи была отделена от операции чтения», — сказал Ривней.
«Поэтому, если вы хотите сохранить память, вы должны отключить ее от процесса записи, что может еще больше усложнить интеграцию в схемы или системы».
Как работает синаптический транзистор
Чтобы решить эти проблемы, команда Северо-Западного университета и Университета Гонконга оптимизировала проводящий пластиковый материал внутри органического электрохимического транзистора, который может улавливать ионы. В мозге синапс представляет собой структуру, через которую нейрон может передавать сигналы другому нейрону, используя небольшие молекулы, называемые нейротрансмиттерами. В синаптическом транзисторе ионы ведут себя подобно нейротрансмиттерам, посылая сигналы между терминалами для формирования искусственного синапса. Сохраняя сохраненные данные от захваченных ионов, транзистор запоминает предыдущую деятельность, развивая долговременную пластичность.
Исследователи продемонстрировали синаптическое поведение своего устройства, соединив одиночные синаптические транзисторы в нейроморфную цепь для имитации ассоциативного обучения.
Они интегрировали датчики давления и света в схему и научили схему связывать два несвязанных физических входа (давление и свет) друг с другом.
Возможно, самым известным примером ассоциативного обучения является собака Павлова, которая естественным образом пускала слюни при встрече с едой. После приучения собаки к тому, чтобы звон колокольчика ассоциировался с едой, у собаки также началось слюнотечение, когда она услышала звук колокольчика. Для нейроморфной схемы исследователи активировали напряжение, применяя давление пальцем. Чтобы настроить схему так, чтобы свет ассоциировался с давлением, исследователи сначала применили импульсный свет от светодиодной лампочки, а затем сразу же применили давление. В этом сценарии давление — это пища, а свет — это звоночек. Соответствующие датчики устройства обнаружили оба входа.
После одного тренировочного цикла схема установила первоначальную связь между светом и давлением. После пяти тренировочных циклов схема значительно ассоциировала свет с давлением.
Свет сам по себе был способен вызвать сигнал или «необусловленную реакцию».
Применение в будущем
Поскольку синаптическая схема изготовлена из мягких полимеров, таких как пластик, ее можно легко изготовить на гибких листах и легко интегрировать в мягкую носимую электронику, интеллектуальную робототехнику и имплантируемые устройства, которые напрямую взаимодействуют с живой тканью и даже мозг.
«Хотя наше приложение является доказательством концепции, предложенная нами схема может быть дополнительно расширена, чтобы включить больше сенсорных входов и интегрироваться с другой электроникой, чтобы обеспечить выполнение вычислений с низким энергопотреблением на месте», — сказал Ривней. «Поскольку устройство совместимо с биологическими средами, оно может напрямую взаимодействовать с живой тканью, что имеет решающее значение для биоэлектроники следующего поколения».
Ссылка: «Имитация ассоциативного обучения с использованием энергонезависимого синаптического органического электрохимического транзистора с улавливанием ионов», авторы Сюдонг Джи, Брайан Д.
Полсен, Гэри К. К. Чик, Руйхэн Ву, Юян Инь, Пэдди К. Л. Чан и Джонатан Ривней, 30 апреля 2021 г. , Связь с природой .
DOI: 10.1038/s41467-021-22680-5
Исследование было поддержано Национальным научным фондом (номер награды DMR-1751308), Фондом общих исследований Гонконга (номера награды HKU 17264016 и HKU 17204517) и Национальным фондом естественных наук. Основание Китая.
Синаптический транзистор обучается во время вычислений
Слева направо: Шрирам Раманатан, адъюнкт-профессор материаловедения, с Цзянь Ши и Сиу Д. Ха, научными сотрудниками Гарвардского университета SEAS. (Фото Элизы Гриннелл, SEAS Communications.)
Кембридж, Массачусетс – 1 ноября 2013 г. – Не нужно быть Уотсоном, чтобы понять, что даже лучшие в мире суперкомпьютеры являются поразительно неэффективными и энергоемкими машинами.
В нашем мозгу более 86 миллиардов нейронов, соединенных синапсами, которые не только образуют множество логических цепей; они постоянно адаптируются к раздражителям, укрепляя одни связи и ослабляя другие.
Мы называем этот процесс обучением, и он обеспечивает быстрые и высокоэффективные вычислительные процессы, которые затмят Siri и Blue Gene.
Материаловеды из Гарвардской школы инженерии и прикладных наук (SEAS) создали новый тип транзистора, который имитирует поведение синапса. Новое устройство одновременно модулирует поток информации в цепи и физически адаптируется к изменяющимся сигналам.
Синаптический транзистор, использующий необычные свойства современных материалов, может стать началом нового типа искусственного интеллекта, встроенного не в интеллектуальные алгоритмы, а в саму архитектуру компьютера. Выводы появляются в Связь с природой .
«В наши дни существует огромный интерес к созданию энергоэффективной электроники», — говорит главный исследователь Шрирам Раманатан, доцент кафедры материаловедения в Гарвардском университете SEAS. «Исторически люди были сосредоточены на скорости, но скорость приводит к растрате мощности. Поскольку электроника становится все более и более мощной и вездесущей, вы можете оказать огромное влияние, сократив количество потребляемой ею энергии».
Человеческий разум, при всей своей феноменальной вычислительной мощности, потребляет примерно 20 Вт энергии (меньше, чем бытовая лампочка), поэтому он представляет собой естественную модель для инженеров.
«Транзистор, который мы продемонстрировали, на самом деле является аналогом синапса в нашем мозгу», — говорит соавтор Цзянь Ши, научный сотрудник SEAS. «Каждый раз, когда нейрон инициирует действие, а другой нейрон реагирует, синапс между ними увеличивает силу связи. И чем быстрее каждый раз всплеск нейронов, тем сильнее синаптическая связь. По сути, он запоминает взаимодействие между нейронами».
В принципе, система, объединяющая миллионы крошечных синаптических транзисторов и нейронных терминалов, может вывести параллельные вычисления в новую эру сверхэффективной высокой производительности.
На этом кремниевом чипе видны несколько прототипов синаптического транзистора. (Фото Элизы Гриннелл, SEAS Communications.)
В то время как ионы и рецепторы кальция вызывают изменения в биологическом синапсе, искусственная версия достигает той же пластичности с ионами кислорода.
При подаче напряжения эти ионы проскальзывают внутрь и наружу из кристаллической решетки очень тонкой (80 нанометров) пленки никелата самария, которая действует как канал синапса между двумя платиновыми окончаниями «аксона» и «дендрита». Меняющаяся концентрация ионов в никелате повышает или понижает его проводимость, то есть его способность нести информацию об электрическом токе, и, как и в естественном синапсе, сила связи зависит от временной задержки электрического сигнала. .
Конструктивно прибор состоит из никелатного полупроводника, зажатого между двумя платиновыми электродами и примыкающего к небольшому карману ионной жидкости. Мультиплексор внешней цепи преобразует временную задержку в величину напряжения, которое он прикладывает к ионной жидкости, создавая электрическое поле, которое либо направляет ионы в никелат, либо удаляет их. Все устройство длиной всего в несколько сотен микрон встроено в кремниевый чип.
Синаптический транзистор предлагает сразу несколько преимуществ по сравнению с традиционными кремниевыми транзисторами.
Во-первых, он не ограничивается двоичной системой единиц и нулей.
«Эта система непрерывно меняет свою проводимость аналоговым способом по мере изменения состава материала», — объясняет Ши. «Было бы довольно сложно использовать КМОП, традиционную схемотехнику, для имитации синапса, потому что реальные биологические синапсы имеют практически неограниченное количество возможных состояний — не только «включено» или «выключено»».
Синаптический транзистор предлагает еще одно преимущество: энергонезависимая память, а значит, даже при отключении питания устройство запоминает свое состояние.
Кроме того, новый транзистор по своей природе энергоэффективен. Никелат принадлежит к необычному классу материалов, называемых коррелированными электронными системами, которые могут подвергаться переходу изолятор-металл. При определенной температуре — или, в данном случае, при воздействии внешнего поля — проводимость материала резко меняется.
«Мы используем исключительную чувствительность этого материала, — говорит Раманатан.
«Очень слабое возбуждение позволяет получить большой сигнал, поэтому входная энергия, необходимая для управления этим переключением, потенциально очень мала. Это может привести к значительному повышению энергоэффективности».
Никелатная система также хорошо подходит для бесшовной интеграции в существующие системы на основе кремния.
«В этой статье мы демонстрируем работу при высоких температурах, но прелесть этого типа устройств в том, что поведение «обучения» более или менее нечувствительно к температуре, и это большое преимущество», — говорит Раманатан. «Мы можем использовать это где угодно, от комнатной температуры до 160 градусов по Цельсию».
На данный момент ограничения связаны с проблемами синтеза относительно неизученной материальной системы и размером устройства, влияющим на его скорость.
«В нашем испытательном устройстве постоянная времени действительно задается нашей экспериментальной геометрией, — говорит Раманатан. «Другими словами, чтобы сделать действительно сверхбыстрое устройство, все, что вам нужно сделать, это ограничить жидкость и расположить электрод затвора ближе к ней».
На самом деле, Раманатан и его исследовательская группа уже планируют вместе с экспертами по микрофлюидике из SEAS изучить возможности и ограничения для этого «совершенного жидкостного транзистора».
У него также есть начальный грант от Национальной академии наук для изучения интеграции синаптических транзисторов в биологические схемы вместе с Л. Махадеван, Лолой Инглэнд де Вальпин, профессором прикладной математики, профессором органической и эволюционной биологии и профессором физики. .
«В сеттинге SEAS это очень интересно; мы можем легко сотрудничать с людьми с самыми разными интересами», — говорит Раманатан.
Для материаловеда изучение возможностей коррелированных оксидов (таких как никелат, использованный в этом исследовании) вызывает не меньше любопытства, чем возможные применения.
«Вы должны построить новое оборудование, чтобы иметь возможность синтезировать эти новые материалы, но как только вы сможете это сделать, у вас действительно будет совершенно новая система материалов, свойства которой практически не изучены», — говорит Раманатан.
