Такие нейроморфные вычисления, в которых микропроцессоры сконфигурированы больше как человеческий мозг, являются одной из самых многообещающих трансформирующих вычислительных технологий, которые в настоящее время изучаются.Дж. Джошуа Ян и Цянфэй Ся — профессора кафедры электротехники и вычислительной техники инженерного колледжа Университета Массачусетса в Амхерсте.
Ян описывает исследование как часть совместной работы над новым типом запоминающего устройства.Мемристивные устройства — это переключатели электрического сопротивления, которые могут изменять свое сопротивление в зависимости от истории приложенного напряжения и тока. Эти устройства могут хранить и обрабатывать информацию и предлагают несколько ключевых характеристик производительности, которые превосходят традиционные технологии интегральных схем.«Мемристоры стали ведущим кандидатом на создание нейроморфных вычислений, воспроизводя функции биологических синапсов и нейронов в нейронной сетевой системе, обеспечивая при этом преимущества в энергии и размере», — говорят исследователи.
Нейроморфные вычисления — то есть микропроцессоры, сконфигурированные больше как человеческий мозг, чем как традиционные компьютерные чипы, — являются одной из самых многообещающих трансформирующих вычислительных технологий, которые в настоящее время интенсивно изучаются. Ся говорит: «Эта работа открывает новые возможности для нейроморфного вычислительного оборудования, основанного на мемристорах».Они говорят, что большая часть предыдущих работ в этой области с мемристорами не реализовывала диффузную динамику без использования крупных стандартных технологий, которые можно найти в интегральных схемах, обычно используемых в микропроцессорах, микроконтроллерах, статической памяти с произвольным доступом и других цифровых логических схемах.
Исследователи говорят, что они предложили и продемонстрировали вдохновленное биологией решение диффузионной динамики, которое фундаментально отличается от стандартной технологии для интегральных схем, но при этом имеет большое сходство с синапсами. Они говорят: «В частности, мы разработали мемристор диффузионного типа, в котором диффузия атомов предлагает такую же динамику и необходимые временные масштабы, что и его биологический аналог, что приводит к более точной имитации реальных синапсов, то есть к настоящему синаптическому эмулятору. "Исследователи говорят: «Полученные здесь результаты открывают обнадеживающий путь к синаптической эмуляции с использованием диффузионных мемристоров для нейроморфных вычислений».