Site Loader

Содержание

В человеческом мозге столько же «транзисторов», сколько в мировой ИТ-инфраструктуре

Стэнфордские нейробиологи потратили несколько лет, разрабатывая новый способ 3D-сканирования мозга. Они совместили объёмную компьютерную томографию (array tomography — техника «антенных решёток» из радиоастрономии) и специально разработанный софт, чтобы получить объёмную и реалистичную 3D-модель. Такую, по которой можно перемещаться, масштабировать и вращать её в разных измерениях.


Сканирование от мягкой оболочки коры мозга мыши через шесть слоёв и подкорковое белое вещество к прилегающему полосатому телу.

Изучив полученную картину, учёные пришли к выводу, что синапсы устроены гораздо сложнее, чем предполагалось раньше.


Здоровый человеческий мозг содержит около 200 млрд нервных клеток, которые соединяются друг с другом сотнями триллионов синапсов. От каждой нервной клетки могут отходить десятки тысяч синапсов. В одной только коре больших полушарий человека находится около 125 трлн синапсов — в 1500 раз больше, чем звёзд в нашей галактике.

По результатам визуальной реконструкции данных учёные обнаружили, что каждый синапс содержит около 1000 молекулярных «переключателей», эдаких аналоговых транзисторов. То есть отдельный синапс можно сравнить с микропроцессором. Получается, что количество «транзисторов» в человеческом мозге теперь нужно увеличить на три порядка. Их больше, чем транзисторов во всех компьютерах на планете и маршрутизаторах вместе взятых.

Расчёт такой:

  • 1,25E14 синапсов в мозге
  • в каждом синапсе 1000 молекулярных переключателей
  • получается 1,25E17 молекулярных переключателей в мозге
  • с 2005 года в микропроцессорах примерно 1E8 транзисторов (с 2010 года начали делать 1E9)
  • предположим, что в мире 1E9 компьютеров
  • получается, что во всех компьютерах на Земле 1E17 транзисторов
  • 1,25E17 > 1E17, ч.т.д.

Получается, что один человеческий мозг по сложности примерно равен всей мировой ИТ-инфраструктуре.

С одной стороны, кто-то может сделать вывод, что мы ещё очень далеки от создания искусственного интеллекта. С другой стороны, уже на базе текущей инфраструктуры можно запустить реальную модель человеческого мозга 1:1. Нужно только понять, по какой программе работают синапсы, то есть расшифровать всю биохимию.


Визуальная реконструкция данных объёмной компьютерной томографии синапсов в постцентральной извилине мыши, которая реагирует на стимуляцию волоском. Нейроны подсвечиваются введённым в мозг флуоресцентным красителем зелёного цвета. За счёт этого в массе нервных клеток можно различить более мелкие синапсы.

Результаты исследования по визуальной реконструкции данных с объёмной компьютерной томографии

опубликованы в журнале Neuron

. Учёные получили патент и подали заявку на второй, а также основали компанию, чтобы коммерциализировать новый метод томографии.

via Health Tech

Самообучающийся транзистор работает на основе синапсов мозга: laromakaro — LiveJournal

Человеческий мозг очень сложный механизм, полностью имитировать работу которого ученым до сих пор так и не удалось. Но ученые из Гарвардской школы инженерных и прикладных наук немного приблизились к решению данной задачи. Они создали новый тип транзисторов, которые могут имитировать синапсы мозга.

Синапс – место соединения между двумя нейронами в человеческом мозгу. Каждый нейрон образует собой единую параллельную систему, способную адаптироваться к стимуляции, путем усиления и ослабления связей, и таким образом обучаться. Благодаря способности нейронов обучаться, мозг человека способен выполнять различные вычислительные процессы. Новый вид транзисторов как раз модулирует поток информации в цепи и физически адаптируется к изменяющимся сигналам, сообщает extremetech.com.

Сам транзистор состоит из полупроводника из никелата самария, зажатого между двумя платиновыми электродами, прилегающими к небольшому резервуару ионной жидкости. Временные задержки между проходящими сигналами преобразуются здесь в приложенное к ионной жидкости напряжение, которое либо посылает ионы к полупроводнику, либо забирает их оттуда, изменяя таким образом память всего транзистора.

Транзистор реагирует на частоту сигналов, проходящих через него. При высокой частоте он легче пропускает эти сигналы, при низкой – блокирует. Если создать систему из миллионов нейронов, то основное потребление энергии придется на те, которые чаще всего задействуются в работе, остальные же будут довольствоваться только «фоновой» энергией ожидания.

Одной из основных целей создания синоптических транзисторов было желание создать основу для энергоэффективной электроники. Со стремительным развитием электронной вычислительной техники увеличивается и ее энергопотребление. За счет своей обучаемости новое изобретение призвано значительно снизить количество необходимой энергии для вычислений.

Возможно, в будущем такие транзисторы можно будет применять для создания искусственного интеллекта с большим количеством нейронов. Но сами разработчики пока стараются не обсуждать эту тему, а концентрируются на более практичной задаче – создании новых электронных приборов и новых материалов с нестандартными свойствами.

Нейросеть из искусственных синапсов предсказала состояние человека по ЭЭГ

Исследователи из Университета штата Пенсильвания разработали двухмерное устройство, которое более похоже на мозг по своей работе, чем любые современные вычислительные системы. Статья об этом опубликована в журнале Nature Communications.

Большинство устройств на основе кремния не способно работать на чипе одновременно. Это происходит из-за слишком большого количества тепла, выделяемого одним устройством. Стандартная структура большинства современных компьютеров (архитектура фон Неймана) опирается на цифровой подход — ответы «да» или «нет», где инструкции программы и данные хранятся в одной памяти и используют один и тот же канал связи.

«Из-за этого операции с данными и получение инструкций не могут быть выполнены одновременно, — подчеркивает Саптарши Дас, доцент кафедры инженерных наук и механики Университета штата Пенсильвания. — Для принятия сложных решений с использованием нейронных сетей нам может понадобиться кластер суперкомпьютеров, пытающихся использовать все процессоры одновременно, — это эквивалентно миллиону ноутбуков, работающих параллельно. Портативные медицинские устройства, например, не могут работать таким образом».

Решение, по словам ученого, заключается в создании аналоговых статистических нейронных сетей, которые полагаются на устройства, обеспечивающие диапазон вероятностных ответов, которые затем сравниваются с изученной базой данных в машине. Для этого исследователи разработали гауссовский полевой транзистор, который выполнен из двумерных материалов — дисульфида молибдена и черного фосфора. Эти устройства более энергоэффективны и производят меньше тепла, что делает их идеальными для масштабирования.

Идея вероятностных нейронных сетей появилась еще в 1980-х годах, но для ее реализации требовались устройства, возможности для создания которых появились лишь сейчас. В своей новой работе американские ученые не только создали искусственные синапсы, но и объединили их в целую нейросеть. Исследователи протестировали свою нейронную сеть на электроэнцефалографах. В программу задавались массивы данных ЭЭГ и связанные с ними состояния больного. В результате после обучения нейросеть смогла предсказывать состояние человека по его ЭЭГ.

Исследователи видят применение статистических нейросетей в медицине, так как в этой области часто нельзя на 100% быть уверенным в поставленном диагнозе. Ученые также понимают, что медицинские диагностические устройства должны быть небольшими, портативными и использовать минимум энергии. Под все эти параметры подходят разработанные ими нейросети на основе искусственных 2D-синапсов.

Наука: Наука и техника: Lenta.ru

Инженеры Массачусетского технологического института создали «мозг на кристалле», который состоит из десятков тысяч искусственных синапсов, называемых мемристорами. Об этом сообщается в статье, опубликованной в журнале Nature Nanotechnology.

Мемристоры изготовили из кремния, а также сплава серебра и меди. Созданный чип способен запоминать визуальную информацию и воспроизводить ее более точно по сравнению с существующими конструкциями мемристоров, сделанных из нелегированных компонентов. Это позволит улучшить нейроморфные устройства, которые представляют собой разновидность электроники, обрабатывающую информацию подобно человеческому мозгу. Такие схемы могут быть встроены в портативные устройства и выполнять сложные задачи, посильные пока только суперкомпьютерам.

В нейроморфном устройстве мемристор выполняет функцию транзистора, предназначенного для преобразования сигналов, однако принцип его действия напоминает работу межнейронного соединения, или синапса. Транзистор может передавать информацию, переключаясь между двумя значениями (0 и 1) в зависимости от силы поступающего сигнала (в виде электрического тока), мемристор же способен принимать много разных состояний, выполняя гораздо более широкий диапазон операций.

Один мемристор состоит из анода и катода, разделенных средой. Когда на один электрод подается напряжение, ионы начинают перетекать через среду к другому электроду, образуя канал проводимости. Существующие мемристоры работают хорошо в том случае, если напряжение провоцирует сильный поток электронов. Однако в новой микросхеме специалисты использовали медь в качестве легирующего элемента, который стабилизирует поток ионов через канал.

Исследователям удалось воспроизвести изображения щита персонажа комиксов Marvel Капитана Америки, при этом каждый пиксель был соотнесен с определенным мемристором в чипе. Это позволило «мозгу на кристалле» запомнить картинку и несколько раз точно воспроизвести изображение.

Что происходит в России и в мире? Объясняем на нашем YouTube-канале. Подпишись!

В человеческом мозге «транзисторов» больше, чем во всех компьютерах мира

Нейробиологи Стэнфордского университета (США) потратили несколько лет на разработку нового способа 3D-сканирования мозга. Они совместили объёмную компьютерную томографию (array tomography — техника «антенных решёток» из радиоастрономии) и специально разработанное для этих целей программное обеспечение, чтобы получить объёмную и реалистичную 3D-модель нашего мозга, которую можно масштабировать и вращать её в разных измерениях, сообщает www.habrhabr.ru с ссылкой на www.news.cnet.com.
Изучив полученную 3D-модель мозга, учёные пришли к выводу, что синапсы устроены гораздо сложнее, чем считалось ранее.

Человеческий мозг в среднем содержит около 200 миллиардов нервных клеток, которые соединяются друг с другом сотнями триллионов синапсов. От каждой нервной клетки мозга могут отходить десятки тысяч синапсов. В одной только коре больших полушарий мозга человека находится около 125 триллионов синапсов, что в 1500 раз больше, чем звёзд в нашей галактике.

По результатам визуальной реконструкции полученных данных учёные обнаружили, что каждый синапс содержит около 1000 молекулярных «переключателей», эдаких аналоговых транзисторов. То есть отдельный синапс можно сравнить с микропроцессором. В результате получается, что количество «транзисторов» в человеческом мозге теперь нужно увеличить ещё на три порядка. А это значит, что их больше, чем суммарное количество транзисторов всех компьютеров и маршрутизаторов на нашей планете.

Расчёт количества “транзисторов” в нашем мозге и наших компьютерах выглядит следующим образом:
– В нашем мозге 1,25E14 синапсов, в каждом синапсе 1000 молекулярных переключателей. В результате получается, что в нашем мозге 1,25E17 синапсов.
– С 2005 года в компьютерных микропроцессорах примерно 1E8 транзисторов (с 2010 года стали делать 1E9). Если считать, что общее количество компьютеров в мире составляет 1E9 штук, то в результате получается, что что во всех компьютерах нашей планеты 1E17 транзисторов.

Получается, что один мозг человека по сложности сопоставим со всей мировой IT-инфраструктурой.

С одной стороны, можно сделать вывод, что мы ещё очень далеки от создания искусственного интеллекта. С другой стороны, уже на базе всей мировой IT-инфраструктуры можно запустить реальную модель человеческого мозга. Нужно только понять, по какой “программе” работают синапсы, для чего необходимо расшифровать всю биохимию.

Визуальная реконструкция данных объёмной компьютерной томографии синапсов в постцентральной извилине мозга мыши, которая реагирует на стимуляцию волоском. Нейроны подсвечиваются введённым в мозг флуоресцентным красителем зелёного цвета. Благодаря этому в скоплениях нервных клеток можно различить более мелкие синапсы.

Результаты исследований визуальной реконструкции данных с объёмной компьютерной томографии синапсов были опубликованы в журнале Neuron.

Создание искусственных нервных клеток — Экологический дайджест FacePla.net

Создано 23.02.2022 15:52
Автор: Administrator

Впервые исследователи продемонстрировали искусственный органический нейрон, нервную клетку, которую можно интегрировать с живым растением и искусственным органическим синапсом. И нейрон, и синапс состоят из напечатанных органических электрохимических транзисторов.

При подключении к плотоядной венериной мухоловке электрические импульсы от искусственной нервной клетки могут вызвать закрытие листьев растения, хотя в ловушку не попала ни одна муха. Органические полупроводники могут проводить как электроны, так и ионы, тем самым помогая имитировать основанный на ионах механизм генерации импульсов в растениях.

«Мы выбрали венериную мухоловку, чтобы ясно показать, что мы можем управлять биологической системой с помощью искусственной органической системы и заставить их общаться на одном языке», — говорит Симона Фабиано, доцент и главный исследователь органической наноэлектроники в Лаборатории Университета Линчепинга.

В 2018 году исследовательская группа Университета Линчепинга первой разработала комплементарные и пригодные для печати органические электрохимические схемы, которые проводят отрицательные и положительные заряды. Это позволило создать печатные комплементарные органические электрохимические транзисторы. Впоследствии группа оптимизировала органические транзисторы, чтобы их можно было производить в печатных машинах на тонкой пластиковой фольге. На одной пластиковой подложке можно напечатать тысячи транзисторов. Группа использовала печатные транзисторы для имитации нейронов и синапсов биологической системы.

Исследователи показали, что тысячи органических химических транзисторов могут быть напечатаны на небольшой площади тонкой пластиковой фольги.

«Мы также показали, что связь между нейроном и синапсом имеет обучающее поведение, называемое обучением по Хеббу. Информация хранится в синапсе, что делает передачу сигналов все более и более эффективной», — говорит Симоне Фабиано.

Есть надежда, что искусственные нервные клетки можно будет использовать для чувствительных человеческих протезов, имплантируемых систем для лечения неврологических заболеваний и мягкой интеллектуальной робототехники.

«Мы разработали нейроны на основе ионов, подобные нашим, которые можно подключать к биологическим системам. Органические полупроводники обладают многочисленными преимуществами — они биосовместимы, биоразлагаемы, мягки и формуемые, совершенно безвреден как для растений, так и для позвоночных», — объясняет научный сотрудник Лаборатории органической электроники.

Новости

Изобретение может приблизить создание человекоподобных роботов, самоуправляемых автомобилей, интеллектуальных аналитических систем, революционных инструментов медицинской диагностики и т. п., — обещает один из авторов разработки Тэ Ву Ли (Tae-Woo Lee) из Пхоханского университета науки и технологии (Южная Корея).

Человеческий мозг обладает колоссальной вычислительной мощностью, которая обеспечивается многочисленными соединениями нейронов — синапсами. Считается, что в мозге около 100 миллиардов нейронов и около одного квадриллиона соединений. Каждый синапс срабатывает примерно 10 раз в секунду.

Теоретически мозг может выполнять около 10 квадриллионов операций в секунду. Для сравнения: самый быстрый китайский суперкомпьютер «Тяньхэ-2» способен делать до 55 квадриллионов вычислений в секунду. Однако мощность, потребляемая человеческим мозгом, несоизмеримо меньше той, что требуется компьютеру, — всего 20 Вт против 17,8 МВт, необходимых «Тяньхэ-2».

Ученые во главе с Тэ Ву Ли намерены создать компьютер, имитирующий человеческий мозг и при этом сравнимый с биологическим аналогом не только по эффективности, но и по экономичности.

До сих пор искусственные синапсы требовали для своей работы намного больше энергии, чем человеческие. Синапсы, созданные командой Ли, потребляют всего 1,23 фемтоджоуля на единичную активность, что делает их рекордсменами среди всех ранее созданных устройств такого рода. К слову, яблоко, упавшее на землю с высоты одного метра, к моменту удара накапливает около одного квадриллиона фемтоджоулей кинетической энергии.

Искусственные синапсы Ли представляют собой своего рода транзисторы, способные имитировать активность соединений между клетками человеческого мозга. В основе этих устройств — провода диаметром 200-300 нанометров. Ученые поместили 144 синаптических транзистора на десятисантиметровую пластину.

Искусственные синапсы имеют двухслойную структуру, выполненную из органических материалов. Благодаря такой конструкции устройства могут запирать или освобождать ионы, имитируя работу настоящих синапсов.

В настоящее время группа Ли работает над созданием органических нанопроводов диаметром уже в десятки нанометров. Экспериментируя с различными материалами, ученые надеются еще больше снизить энергопотребление искусственных синапсов.

О своих достижениях ученые рассказали в журнале Science 17 июня.

Новый транзистор имитирует человеческий синапс для имитации обучения

Этот сайт может получать партнерские комиссионные от ссылок на этой странице. Условия эксплуатации.

Человеческий мозг — это чудо эволюционного мастерства: десятки миллиардов нейронов срабатывают, чтобы сделать нас такими, какие мы есть.Каждый нейрон может действовать как единая логическая цепь, как компьютерный транзистор, но есть несколько заметных отличий. Нейроны в мозгу действуют согласованно как массивно-параллельная система и могут со временем адаптироваться к раздражителям, укрепляя и ослабляя связи — они учатся. Ученые годами следили за компьютерным обучением со стороны программного обеспечения, задействуя для этого все больше и больше ядер ЦП. Теперь команда из Гарвардской школы инженерии и прикладных наук (SEAS) подходит к проблеме с другой стороны.Они строят транзистор, который ведет себя как нейрон.

Живой мозг обладает удивительной способностью адаптироваться к новым раздражителям, к чему не готовы даже самые умные алгоритмы. Мозг с неврологическими повреждениями может даже научиться перенаправлять сигналы, чтобы восстановить нормальную функцию. Это называется пластичностью, и вы можете быть уверены, что ни один суперкомпьютер не будет работать нормально, если часть его кластера ЦП отключится. SEAS считает, что ключом к истинному воспроизведению способностей мозга к обучению является имитация его основных функций с использованием передовых материалов.

Транзистор можно рассматривать как аналог синапса (соединения) между двумя нейронами. Каждый раз, когда сигнал передается от одного нейрона к другому, электрохимическая связь между ними усиливается. Это основа обучения и интеллекта, которую исследователи SEAS пытаются воспроизвести в кремнии.

В реальном синапсе ионы кальция индуцируют химическую передачу сигналов, но версия искусственного транзистора полагается на ионы кислорода. Эти ионы находятся в слое кристалла никелата самария толщиной 80 нанометров, который является аналогом синаптического канала.Когда к кристаллу прикладывается напряжение, ионы кислорода проскальзывают в решетку и выходят из нее, тем самым изменяя ее проводимость и способность нести информацию.

Сила соединения основана на временной задержке подаваемого на него электрического сигнала. То же самое и с реальными нейронами, которые становятся сильнее, когда передают больше сигналов. Структурно электрический сигнал переносится через искусственный синапс двумя платиновыми пластинами, которые действуют как окончания аксонов и дендритов двух нейронов.Ионы удерживаются в небольшом кармане ионной жидкости поблизости.

Исследователи считают, что синаптический транзистор может найти применение в большем количестве исследовательских проектов ИИ, поскольку он имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными процессорами. Например, это не двоичная система. Электрические состояния транзисторов могут обозначать не только 0 и 1. Эти состояния также являются энергонезависимыми, поэтому микросхема запоминает свое состояние при отключении питания. Он может даже работать при температурах до 160 градусов по Цельсию, что сожжет ваш настоящий мозг.

Команда SEAS в настоящее время рассматривает новые материалы, которые можно использовать для улучшения этого экспериментального синаптического транзистора. В то же время работа с экспертами по микрофлюидике потенциально может сделать чипы быстрее за счет лучшего управления пулом ионной жидкости. Возможно, компьютеры будут учиться раньше, чем ожидали разработчики программного обеспечения.

Теперь прочтите: Как создать разум или умереть, пытаясь

Синаптические транзисторы с диэлектриками из оксида алюминия, обеспечивающие обработку сигналов во всем звуковом диапазоне частот

В транзисторах должно присутствовать поведение памяти, чтобы наблюдать электрически активируемые синаптические характеристики в таких устройствах.Наличие памяти часто отражается гистерезисом в передаточной характеристике ТПТ 2,14 . На рисунке 2A показано гистерезисное поведение транзисторов, в которых используются печатные диэлектрики AlO x и каналы из оксида индия-цинка (IZO), обработанные раствором. Гистерезис против часовой стрелки наблюдается в нескольких устройствах с различной шириной канала (W) и длиной (L), наряду с равномерным включением и выключением для различных соотношений W/L (дополнительный рисунок S1). Этот тип гистерезиса является признаком захвата положительного заряда диэлектриком в области накопления структуры металл-оксид-полупроводник (МОП).Это приводит к усилению воздействия поля на полупроводниковый канал, что приводит к накоплению носителей даже после снятия смещения затвора 27 . Одно поразительное наблюдение заключается в том, что подпороговый наклон в переходном режиме при выключении (20 мВ/дек) значительно ниже термоэмиссионного предела (60 мВ/дек) 28 . Такое поведение предполагает сегнетоэлектрический механизм захвата заряда в печатных диэлектриках AlO x . Аналогичное наблюдение было зарегистрировано в вакуумных ТПТ со сверхтонким диэлектриком AlO x (5 нм), осажденным атомным слоем (ALD), где улавливание заряда было связано с дефектной структурой слоя 4 .Сообщалось, что улавливание положительного заряда исчезает для слоев ALD AlO x толщиной более 10 нм, осажденных при 150 °C 4 . Здесь мы наблюдаем, что поведение захвата положительного заряда существует на трех разных уровнях толщины печатных диэлектриков AlO x (25 нм, 45 нм и 60 нм) (дополнительный рисунок S1), что подавляет утечку затвора и улучшает работу Диапазон напряжения. Гипотеза захвата положительного заряда дополнительно подтверждается получением передаточных характеристик в разных диапазонах смещения затвора (дополнительный рис.С1). Такое же поведение при включении наблюдается при прямой развертке, независимо от начального отрицательного уровня смещения затвора. Напротив, для развертки с обратным смещением переходный процесс при выключении смещается к более отрицательным значениям для более высоких максимальных уровней напряжения затвора.

Рисунок 2

Передаточные характеристики TFT и XPS анализа диэлектриков AlO x . Передаточные характеристики TFT с ( A ) печатными диэлектриками AlO x , отожженными при 250 °C. ( B ) напечатанный диэлектрик AlO x , отожженный при 500 °C ( C ) диэлектрик AlO x ALD, выращенный при 250 °C.Пик XPS O 1 с ( D ) напечатанного диэлектрика AlO x , отожженного при 250 °C. ( E ) напечатанный AlO x , отожженный при 500 °C. ( F ) Диэлектрик ALD AlO x , выращенный при 250 °C.

Явление захвата заряда дополнительно исследуется путем получения передаточных характеристик TFT с тремя различными типами диэлектриков AlO x . Для печатных слоев были исследованы два разных уровня температуры после осаждения, а именно 250 °C и 500 °C.Это было сделано, чтобы понять, связан ли механизм захвата заряда с условиями низкотемпературной обработки или все еще присутствует в диэлектриках, обработанных при высокой температуре. AlO x на основе ALD был использован в качестве эталонного материала на вакуумной основе. Диэлектрики AlO x , напечатанные и отожженные при 250 °C (печатные AlO x при 250 °C) (рис. 2A), напечатанные и отожженные при 500 °C (печатные AlO x при 500 °C) (рис. 2B) и атомарный слой, осажденный при 250 °C (ALD AlO x при 250 °C) (рис.2C) были реализованы в TFT соответственно. Идентичные условия обработки полупроводников поддерживались для надежного сравнения устройств (см. раздел «Методы»). Полученные характеристики переноса показывают, что независимо от температуры отжига в отпечатанном AlO x присутствует захват положительного заряда. Окно гистерезиса шире в устройствах с диэлектриками AlO x , отожженными при 250 °C. Напротив, относительно узкий гистерезис по часовой стрелке (направление, противоположное печатным корпусам AlO x ) наблюдается в транзисторах, содержащих диэлектрик ALD AlO x , что может быть связано с захватом отрицательного заряда на границе канала/диэлектрика или внутри диэлектрика. сам 29 .

Химический состав тонких пленок AlO x , изготовленных и отожженных в различных условиях, был исследован с помощью измерений с помощью рентгеновской фотоспектроскопии (РФЭС) и показан на рис. 2D–F. Энергии связи пиков O 1 s для пленок AlO x , отожженных при 250 ° C и 500 ° C (рис. 2D, E), были разделены на четыре пика 30,31,32 . В дополнение к атомам кислорода с энергией связи 530,63 ± 0,02 эВ из матрицы AlO x , формы кислорода с более высокими энергиями связи, такие как 531.32 ± 0,02 эВ и 532,12 ± 0,03 эВ относятся к кислородным вакансиям и разновидностям M–OH соответственно. Небольшой пик 32 (2–3%) с максимальной энергией связи при 533,25 ± 0,04 эВ приписывается воде, присутствующей в образцах, обработанных раствором. Доля состояний связывания M–OH (при 532,12 ± 0,03 эВ) составляет 14 % для напечатанных пленок AlO x при 500 °C (для сравнения с напечатанными пленками AlO x при 250 °C: 34%). Пониженное отношение M-OH и повышенное количество M-O в высокотемпературных обработанных слоях можно объяснить превращением большего количества гидроксидов алюминия в оксиды алюминия.Были получены пики N 1 s печатных слоев, чтобы показать, что в слоях нет остаточных остатков предшественника нитрата (дополнительный рисунок S2). Пленка ALD AlO x , осажденная при 250 °C, разделяется на три пика, соответствующие M–O, кислородным вакансиям и разновидностям M-OH основного пика O 1 s. Этот слой имеет наибольшую концентрацию M–O в решетке, тогда как в ALD AlO x вода отсутствует. Сообщалось, что наличие гидроксидов и кислородных вакансий, а также воды, присутствующей в диэлектриках из оксидов металлов, обработанных раствором, ответственны за аномальное поведение захвата заряда 33,34,35,36 .Здесь мы распространяем эту гипотезу на печатные диэлектрики AlO x , отожженные при двух разных температурных уровнях. Поскольку устройство с напечатанным диэлектриком AlO x , отожженным при 250 °C, демонстрирует самое широкое окно гистерезиса, связанное с поведением памяти, оно было исследовано на предмет его синаптических свойств.

Синаптическое поведение ТПТ было получено путем подачи прямоугольных импульсов (пресинаптического напряжения) на контакт затвора ТПТ и измерения их выходных (отток к истоку) токов (постсинаптический ток).Возбуждающий синаптический ответ в синаптических TFT отражается как увеличение выходного тока устройства. На рисунке 3A показан возбуждающий постсинаптический ток (EPSC) при входной частоте 10 Гц. Измерения, выполненные на частотах до 50 кГц, доказывают синаптическое поведение устройств в широком диапазоне частот (дополнительный рисунок S3).

Рисунок 3

Синаптические свойства TFT. ( A ) характеристики возбуждающего постсинаптического тока (EPSC) при рабочей частоте 10 Гц.( B ) Потенцирование и депрессия PSC, полученные путем модуляции рабочего цикла пресинаптической входной импульсной схемы. ( C ) Схематическая демонстрация захваченных зарядов в диэлектрике во время потенцирования и подавления (изображение было создано с помощью Cinema 4D R20 от Maxon Computer GmbH https://www.maxon.net) ( D ) Индекс PPF синапсы с пресинаптической парой импульсов амплитудой 4 В и длительностью импульса 100 мс. ( E ) Характеристики STDP синаптических транзисторов.( F ) Схема входов пре- и постсинаптических сигналов TFT. (Изображение было создано с помощью Cinema 4D R20 от Maxon Computer GmbH https://www.maxon.net).

Тормозные синапсы можно наблюдать различными способами, один из которых заключается в снижении частоты пресинаптических импульсов, поступающих в синаптическую щель 37 . Это демонстрируется изменением коэффициента заполнения входных импульсов, поступающих на затвор (рис. 3B). Когда скважность пресинаптического импульса составляет 50%, присутствует потенциация, за которой следует депрессия, полученная при уменьшении скважности пресинаптического входа (10%).Во время потенцирования непрерывный захват положительного заряда в диэлектрике приводит к усилению воздействия поля на слой канала, тогда как во время депрессии захват заряда подавляется из-за увеличения периода смещения затвора OFF, что увеличивает высвобождаемые заряды из диэлектрика и, следовательно, выходной сигнал. ток уменьшается. (рис. 3C).

Постсинаптические мембранные потенциалы нейронов обладают свойством временной суммации 38 . Когда пресинаптический импульс поступает до того, как исчезает эффект приложенного ранее пресинаптического потенциала действия, их эффекты суммируются и отражаются в виде увеличения или уменьшения постсинаптического мембранного потенциала.Первое происходит для возбуждающих, а второе — для тормозных пресинаптических входов. Прирост в возбуждающем случае (отношение ВПСТ после второго импульса к ВПСТ первого пресинаптического импульса) называют индексом парного импульсного облегчения (ППФ). На рисунке 3D показан индекс PPF синаптических транзисторов с разными временными интервалами между первым и вторым пресинаптическими импульсами. Двухфазная экспоненциальная аппроксимация (уравнение 1) применяется для определения постоянных времени релаксации PPF 5 .{{\ frac { — \ Delta t} {{\ tau_ {2} }}}} . $$

(1)

Влияние двух разных длин импульсов, а именно 10 мс и 100 мс, было исследовано при извлечении индекса PPF, чтобы понять частотно-зависимое временное поведение транзистора (дополнительный рисунок S4). Для импульса длительностью 10 мс установившееся значение достигается при интервале между импульсами 40 мс. Напротив, для пресинаптических импульсов длительностью 100 мс даже при 1,5-секундном периоде простоя индекс PPF был выше 1.2, что свидетельствует о более длительном сохранении проводимости канала.

Пластичность, зависящая от времени (STDP), является еще одним свойством синапсов, определяющим силу синаптических потенциалов. Известно, что это механизм, лежащий в основе обучающего поведения человеческого мозга. Поведение STDP в синаптическом транзисторе достигается путем подачи последовательных импульсов (длительность импульса   =   10 мс) на контакты затвора и стока (рис. 3F), как показано на рис. 3E. Наблюдается асимметричный STDP с исчезновением поведения как потенциации, так и депрессии при абсолютной разнице во времени пиков в 40 мс.Это наблюдение согласуется с измерениями индекса PPF, поскольку для кратковременной памяти (STM) синаптический эффект исчезает примерно через 40 мс.

Ценной особенностью ТПТ с диэлектриками AlO x является полученная в данной работе повышенная рабочая частота синапсов до 50 кГц. На рисунке 4A показано поведение возбуждающего выхода на разных частотах. Он представлен как отношение амплитуды PSC 20-го пресинаптического входного импульса к PSC первого пресинаптического входного импульса.На частотно-зависимое поведение усиления EPSC влияют механизмы, способствующие захвату положительного заряда в диэлектрике с разной скоростью. Время, необходимое для нейтрализации положительно заряженных дефектов в диэлектриках оксида алюминия, определяет частотно-зависимый синаптический отклик устройства. Полученные частотно-емкостные характеристики (C-f) диэлектриков AlO x показывают значительную частотную дисперсию в низкочастотном режиме (< 1 кГц). Напротив, изменение емкости на более высоких частотах весьма незначительно (дополнительный рис.С5). Предыдущие исследования диэлектриков из оксида алюминия, обработанных раствором, показали адсорбцию / десорбцию воды из окружающей среды, а также воду, существующую в объеме диэлектрика, и большое количество водорода в качестве основных источников гистерезиса против часовой стрелки в транзисторах. за счет создания положительной ловушки в диэлектрике наряду со значительной частотной дисперсией в изоляторе 5,36 . Исследования Daunis et al. 36 на оксидных транзисторах, обработанных раствором, показало, что, когда в оксиде алюминия присутствует вода, миграция отрицательного заряда от диэлектрика к затвору при положительном смещении затвора создает положительно заряженные дефектные состояния в оксиде алюминия, что приводит к усилению поля и гистерезису против часовой стрелки. во время переходного процесса выключения устройства.Подвижные ионы, такие как OH и H + , могут следовать за сигналами на частотах ниже кГц и, следовательно, могут способствовать гистерезисному поведению устройства. Ожидается, что по мере увеличения частоты их вклад будет уменьшаться. Это также согласуется с нашими наблюдениями в TFT и полученными характеристиками C-f. Наблюдение потенцирования с положительными импульсами смещения затвора на частотах выше кГц показывает, что положительный захват заряда все еще существует в высокочастотном режиме и, следовательно, ожидается, что он будет возникать из ловушек с более быстрым откликом в диэлектрике.На рисунке 4B сравнивается рабочая частота синаптического транзистора для различных типов диэлектрических материалов затвора. Примечательно, что синаптические транзисторы, представленные в этом исследовании, обладают самой высокой рабочей частотой среди всех синаптических транзисторов, обработанных раствором, что может расширить области применения таких устройств для обработки акустических сигналов.

Рисунок 4

Синаптическое усиление на разных частотах и ​​отклик акустической системы на разных частотах. ( A ) Частотно-зависимое синаптическое усиление транзисторов.( B ) Максимальная синаптическая рабочая частота транзисторов с различными диэлектрическими материалами. Настоящая работа отмечает самую высокую рабочую частоту для диэлектриков, обработанных раствором. ( C ) Синаптический ответ звуковой системы на акустическую стимуляцию частотой 500 Гц. ( D ) Синаптический ответ на входящие звуковые сигналы частотой 10 кГц.

Система акустического отклика (дополнительный рисунок S6), в которой используются TFT с печатными диэлектриками AlO x , была построена и протестирована со звуковыми сигналами на разных частотах, чтобы продемонстрировать потенциал синаптических транзисторов в нейроакустической обработке сигналов.Отклик синаптических транзисторов на звуковые сигналы частотой 500 Гц и 10 кГц показан на рис. 4C,D соответственно. Потенцирование и депрессия видны в значениях постсинаптического тока для входного сигнала выше порога транзистора. Синаптический ответ системы также продемонстрирован на «Сонату для фортепиано № 11 ля мажор, К. 331—III. Rondò Alla Turca» Вольфганга Амадея Моцарта (дополнительное видео), где потенциация, депрессия, а также эффекты в выходном сигнале наблюдаются как кратковременная, так и долговременная память.

Синаптический транзистор | Имитация мозга для повышения производительности

Общеизвестно, что выдающиеся суперкомпьютеры являются энергоемкими и поразительно неэффективными машинами. Между тем, наш мозг состоит примерно из 86 миллиардов нейронов, соединенных синапсами, которые не только создают множество логических цепей, но и адаптируются к раздражителям, постоянно укрепляя одни связи и ослабляя другие. Мы называем этот процесс обучением, и он обеспечивает высокоэффективные и быстрые вычислительные процессы.Ученые-материаловеды из SEAS (Гарвардская школа инженерии и прикладных наук) разработали новый тип транзистора, который имитирует поведение синапса. Синапс определяется как соединение между двумя нервными клетками, состоящее из небольшого промежутка. Импульсы проходят через эту щель путем диффузии нейротрансмиттера. В цепи синаптический транзистор модулирует поток информации, а также физически адаптируется к изменяющимся сигналам.

На этом кремниевом чипе можно увидеть несколько прототипов синаптических транзисторов.(Изображение предоставлено Элиза Гриннелл, SEAS) Коммуникации

Синаптический транзистор может ознаменовать появление нового типа искусственного интеллекта (он встроен в саму архитектуру компьютера, но не в интеллектуальные алгоритмы), используя необычные свойства современных материалов.

Шрирам Раманатан, адъюнкт-профессор материаловедения Гарвардского университета SEAS, говорит: «В настоящее время существует огромный интерес к разработке энергоэффективной электроники. Исторически сложилось так, что основное внимание людей было сосредоточено на скорости, но со скоростью приходит рассеяние силы.Поскольку электроника становится вездесущей и мощной, вы можете оказать большое влияние, уменьшив количество потребляемой ею энергии».

При всей своей великолепной вычислительной мощности человеческий разум потребляет около двадцати ватт энергии (меньше, чем бытовая лампочка), поэтому он представляет собой естественную модель для инженеров.

В человеческом мозгу транзистор аналогичен синапсу. Каждый раз, когда нейрон инициирует действие, а другой нейрон наносит ответный удар, сила их связи увеличивается за счет синапса между ними.Прочность синаптической связи зависит от того, насколько быстро нейроны каждый раз всплескивают. Синапс запоминает действия между нейронами.

Система, объединяющая миллионы нейронных терминалов и крошечных синаптических транзисторов, может вывести параллельные вычисления в совершенно новую эру высокой и сверхэффективной производительности.

В биологическом синапсе, в то время как рецепторы и ионы кальция вызывают изменения, искусственная версия достигает той же пластичности с ионами кислорода. Эти ионы скользят в кристаллической решетке тонкой пленки никелата самария и выходят из нее при приложении напряжения.Эта тонкая пленка действует как канал синапса между двумя окончаниями «дендритов» и «аксонов». В никелате изменение концентрации ионов снижает или повышает его проводимость. Это подразумевает способность никелата нести информацию об электрическом токе. Сила связи основана на временной задержке электрического сигнала, как и в естественном синапсе.

Синаптический транзистор состоит из никелатного полупроводника, примыкающего к крошечному карману ионной жидкости и зажатого между двумя платиновыми электродами.Временная задержка преобразуется в величину напряжения мультиплексором внешней цепи. Это напряжение подается на ионную жидкость, создающую электрическое поле, которое либо удаляет ионы, либо направляет их в никелат. Все устройство длиной в несколько сотен микрон встроено в кремниевый чип.

По сравнению с традиционными кремниевыми транзисторами синаптические транзисторы обеспечивают сразу несколько преимуществ. Он не ограничивается двоичной системой нулей и единиц.

По мере изменения состава материала эта система постепенно изменяет свою проводимость. Использование традиционных схемных технологий, таких как CMOS, было бы довольно сложной задачей для имитации синапса, поскольку настоящие биологические синапсы состоят из неограниченного количества возможных состояний, а не только «включено» и «выключено».

Энергонезависимая память — еще одно преимущество синаптического транзистора. Энергонезависимая память указывает на то, что устройство запоминает свое состояние даже при отключении питания.

Кроме того, новый транзистор существенно энергоэффективнее. Коррелированные электронные системы представляют собой необычный класс материалов, к которому относится никелат. Коррелированные электронные системы могут претерпевать переход металл-диэлектрик. Проводимость материала резко меняется при воздействии внешнего поля – при определенной температуре.

Чрезвычайная чувствительность этого материала широко используется. Очень слабое возбуждение позволяет получить большой сигнал, поэтому входная энергия, необходимая для управления этим переключением, очень мала.Для энергоэффективности это может привести к значительному повышению. Для плавной интеграции в современные системы на основе кремния система никелата расположена правильно.

Большим преимуществом этого типа устройств является то, что поведение «обучения» более или менее нечувствительно к температуре. Мы можем использовать это устройство в любом месте при температуре от комнатной до почти 160 градусов по Цельсию.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

Синаптические транзисторы с потреблением энергии fJ, подобным человеческому мозгу, с помощью технологии полупроводников с двойным оксидом для нейроморфной электроники

Нейроморфные устройства, имитирующие человеческий мозг, привлекли значительное внимание в области полупроводников нового поколения.Человеческий мозг может эффективно обрабатывать информацию с низким энергопотреблением. Сообщалось о нескольких энергоэффективных искусственных синапсах; однако энергопотребление этих синапсов значительно выше, чем у человеческого мозга (10 фДж). В данной работе мы предлагаем использовать двухоксидные полупроводники для получения синаптических транзисторов со сверхнизким энергопотреблением. Синаптический транзистор, содержащий InZnO (IZO) и InGaZnO (IGZO), обладает высокой подвижностью и положительным напряжением включения, которые необходимы для сверхнизкого энергопотребления.SiO 2 , нанесенный при 200 °C методом плазменного осаждения атомных слоев, используется в качестве электрического двухслойного изолятора затвора. Синаптический транзистор IZO/IGZO потреблял сверхнизкую энергию 0,269 фДж (напряжение затвора: 3,5 В, 1 мс и напряжение стока: 3 мВ). Кроме того, синаптический транзистор проявляет различные характеристики синаптической пластичности в энергетических условиях, подобных мозгу, включая возбуждающий постсинаптический ток, стимуляцию парных импульсов, потенциацию и депрессию. Все операции с приборами проводились в условиях окружающей среды (25°С, влажность 50%), на темной зондовой станции.Синаптический транзистор IZO/IGZO демонстрирует энергоэффективность, аналогичную человеческому мозгу, и ожидается, что эта стратегия будет использоваться для изготовления различных синаптических транзисторов со сверхнизким энергопотреблением.

У вас есть доступ к этой статье

Подождите, пока мы загрузим ваш контент… Что-то пошло не так. Попробуйте снова?

Органический синаптический транзистор с интеграцией памяти и нейроморфных вычислений

Искусственные синаптические устройства вызвали большой интерес в последние годы из-за попыток эмулировать мозгоподобные вычислительные системы и преодолеть узкое место системы фон Неймана.Однако интеграция памяти и вычислительной функции в одном устройстве представляет собой огромную проблему, поскольку синаптическое поведение при вычислениях неизбежно меняет состояние памяти, а вычисления в памяти стали эффективным способом достижения высокой пропускной способности, низкого энергопотребления и вычислительных требований. . Здесь мы демонстрируем искусственное синаптическое устройство с интеграцией памяти и нейроморфных вычислений на основе полевого транзистора (FET) со смешанной структурой квантовых точек черного фосфора (BPQD) и органических полупроводников.Благодаря переключению между двумя механизмами захвата транзистор демонстрирует два явно разных состояния памяти, определяемых амплитудой одиночного импульса, наряду с контролируемой регулировкой синаптического поведения при сохранении каждого состояния памяти. Для дальнейшего описания возможностей вычислений в памяти мы также демонстрируем потенциальное применение нашего устройства для распознавания образов и распределенной памяти с параллельными вычислениями в мозгоподобных вычислениях. Эта работа открывает путь к вычислительным приложениям в памяти на основе транзисторов для будущей вычислительной электроники, подобной мозгу.

У вас есть доступ к этой статье

Подождите, пока мы загрузим ваш контент… Что-то пошло не так. Попробуйте снова?

«Эволюционирующие» синаптические транзисторы расширяют возможности нейроморфных вычислений

Исследователи демонстрируют управляемый рост искусственных синапсов, прокладывая путь к компьютерам, которые могут расти, развиваться и адаптироваться подобно человеческому мозгу.

Изображение предоставлено Чи-Юань Ян и Маттео Массетти. Перепечатано с разрешения.

За последние пару десятилетий исследователи со всего мира пытались создать вычислительные системы, называемые нейроморфными устройствами, которые имитируют человеческий мозг. В отличие от обычных компьютеров, мозг способен одновременно обрабатывать и хранить информацию, полагаясь на «синаптическую пластичность» — способность изменяться и адаптироваться к новой информации посредством корректировки синаптических весов для интеграции различных стимулов для выполнения вычислений.

Обычные схемы на основе кремния, имитирующие мозг, требуют сотен транзисторов для имитации всего одного нейрона. Поскольку человеческий мозг содержит около 10 11 нейронов и 10 14–15 синапсов, масштабирование этих цепей до функционирующего нейроморфного компьютера затруднено из-за проблем, связанных с нестабильностью, сложностью конструкции и ограничениями по мощности.

В настоящее время разрабатываются другие технологии мемристорного типа, такие как технологии, основанные на формирующих филаменты оксидах металлов или материалах памяти с фазовым переходом, но они имеют недостатки, такие как высокий уровень шума, нелинейный отклик и высокое напряжение/ток записи.Это усложняет путь к достижению взаимосвязанности, а также плотности информации и энергоэффективности в компьютере.

Мозг также остается уникальным в том смысле, что он способен создавать новые связи там, где их раньше не было. Хотя технологии, вдохновленные мозгом, продвинули область искусственного интеллекта, эмулируя обработку информации биологическими системами, они не могут подражать тому, как биологические системы интерпретируют сигналы окружающей среды и реагируют на них.

Органические электрохимические транзисторы (OECT) оказались особенно привлекательными для нейроморфных вычислений. Однако существующая технология OECT по-прежнему опирается на предварительно изготовленные схемы, которые можно настраивать с помощью контролируемого или неконтролируемого обучения для выполнения заданной задачи.

С этой целью команда под руководством Симоны Фабиано из Университета Линчепинга сообщает об использовании факторов окружающей среды для запуска контролируемого роста искусственного синапса — «эволюционирующего» органического электрохимического транзистора.Их выводы были недавно опубликованы в журнале Advanced Electronic Materials .

Каналы, сформированные между синапсами устройства, были созданы на месте и в ходе работы посредством полимеризации проводящего полимера. Полученный транзистор демонстрирует долговременные изменения проводимости канала при фиксированном напряжении, без необходимости использования обычных реле, которые обычно используются в других современных искусственных синапсах на основе транзисторов.

Авторы исследовали создание различных биомиметических цепей на основе этого эволюционирующего транзистора, которые растут после реализации входных данных окружающей среды — например, температуры и давления — для достижения вычислительных процессов более высокого порядка (см. Рисунок ниже), таких как саморегуляция синаптической силы и обнаружение совпадений, аналогичное афферентным сенсорным сигналам, которые несут нервные импульсы от центральной нервной системы к мозгу.

Следующей задачей будет уменьшение размеров устройства для снижения энергопотребления и увеличения количества устройств на единицу площади.Способность расти, развиваться и адаптироваться во время обучения открывает путь к разработке самообучающегося оборудования с неограниченным потенциалом в таких областях, как интерфейс мозг-машина, Интернет вещей, робототехника и многое другое.

Ссылка: Дженнифер Герасимов и др. Биомиметический эволюционирующий органический электрохимический транзистор, Advanced Electronic Materials (2021).

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.