Fysikere skaber en enhed til at efterligne biologisk hukommelse

Forskere fra Moskva Institut for Fysik og Teknologi har skabt en enhed, der fungerer som en synapse i den levende hjerne, gemme oplysninger og gradvist glemme dem, når de ikke er tilgået i lang tid. Kendt som en andenordens memristor, den nye enhed er baseret på hafniumoxid og giver mulighed for at designe analoge neurocomputere, der efterligner den måde, en biologisk hjerne lærer på. Resultaterne er rapporteret i ACS -anvendte materialer og grænseflader .

Neurocomputere, som muliggør kunstig intelligens, efterligne hjernens funktion. Hjerner gemmer data i form af synapser, et netværk af forbindelser mellem neuroner. De fleste neurocomputere har en konventionel digital arkitektur og bruger matematiske modeller til at påberåbe virtuelle neuroner og synapser.

Alternativt kan en egentlig elektronisk komponent på chip kunne stå for hver neuron og synaps i netværket. Denne såkaldte analoge tilgang har potentialet til at fremskynde beregningerne drastisk og reducere energiomkostningerne.

Kernekomponenten i en hypotetisk analog neurocomputer er memristoren. Ordet er en sammensætning af "hukommelse" og "modstand, "som stort set opsummerer, hvad det er:en hukommelsescelle, der fungerer som en modstand. Løst sagt, høj modstand koder for et nul, og lav modstand koder for en. Dette er analogt med, hvordan en synapse leder et signal mellem to neuroner (en), mens fraværet af en synapse ikke resulterer i noget signal, et nul.

Men der er en hage:I en egentlig hjerne, de aktive synapser har en tendens til at styrkes over tid, mens det modsatte er tilfældet for inaktive. Dette fænomen, kendt som synaptisk plasticitet, er et af grundlaget for naturlig indlæring og hukommelse. Det forklarer biologien ved at proppe til en eksamen, og hvorfor vores sjældent tilgængelige minder falmer.

Foreslået i 2015, andenordens memristor er et forsøg på at reproducere naturlig hukommelse, komplet med synaptisk plasticitet. Den første mekanisme til at implementere dette involverer dannelse af ledende broer i nanostørrelse på tværs af memristoren. Mens modstanden oprindeligt faldt, de forfalder naturligt med tiden, efterligne glemsomhed.

"Problemet med denne løsning er, at enheden har en tendens til at ændre sin adfærd over tid og går i stykker efter længere tids drift, " sagde undersøgelsens hovedforfatter, Anastasia Chouprik fra MIPT's Neurocomputing Systems Lab. "Den mekanisme, vi brugte til at implementere synaptisk plasticitet, er mere robust. Faktisk, efter at have ændret systemets tilstand 100 milliarder gange, det fungerede stadig normalt, så mine kolleger stoppede udholdenhedstesten. "

I stedet for nanobroer, MIPT-holdet stolede på hafniumoxid til at efterligne naturlig hukommelse. Dette materiale er ferroelektrisk:dets indre bundne ladningsfordeling, den elektriske polarisering, ændringer som reaktion på et eksternt elektrisk felt. Hvis feltet derefter fjernes, materialet bevarer sin erhvervede polarisering, måden en ferromagnet forbliver magnetiseret på.

Fysikerne implementerede deres andenordens memristor som en ferroelektrisk tunnelforbindelse - to elektroder sammenflettet med en tynd hafniumoxidfilm (fig. 1). Enheden kan skiftes mellem dens lave og høje modstandstilstande ved hjælp af elektriske impulser, som ændrer den ferroelektriske films polarisering og dermed dens modstand.

"Den største udfordring, vi stod over for, var at finde ud af den rigtige ferroelektriske lagtykkelse, " tilføjede Chouprik. "Fire nanometer viste sig at være ideelle. Gør den kun en nanometer tyndere, og de ferroelektriske egenskaber er væk, mens en tykkere film er en for bred barriere til, at elektronerne kan tunnelere igennem. Og det er kun tunnelstrømmen, vi kan modulere ved at skifte polarisering."

Hvad giver hafniumoxid en kant i forhold til andre ferroelektriske materialer, såsom bariumtitanat, er, at det allerede bruges af den nuværende siliciumteknologi. For eksempel, Intel har fremstillet mikrochips baseret på en hafniumforbindelse siden 2007. Dette gør introduktionen af ​​hafnium-baserede enheder som memristoren rapporteret i denne historie langt nemmere og billigere end dem, der bruger et helt nyt materiale.

I en snildhed, forskerne implementerede "glemsomhed" ved at udnytte defekterne ved grænsefladen mellem silicium og hafniumoxid. Disse ufuldkommenheder plejede at blive set som en skade for hafnium-baserede mikroprocessorer, og ingeniører måtte finde en vej rundt om dem ved at inkorporere andre elementer i forbindelsen. I stedet, MIPT-teamet udnyttede defekterne, som får memristor ledningsevne til at dø ned med tiden, ligesom naturlige minder.

Vitalii Mikheev, avisens første forfatter, delte teamets fremtidsplaner:"Vi vil se på samspillet mellem de forskellige mekanismer, der skifter modstanden i vores memristor. Det viser sig, at den ferroelektriske effekt måske ikke er den eneste involverede. For yderligere at forbedre enhederne, vi bliver nødt til at skelne mellem mekanismerne og lære at kombinere dem."

Ifølge fysikerne, de vil gå videre med den grundlæggende forskning i egenskaberne af hafniumoxid for at gøre de ikke-flygtige random access memory celler mere pålidelige. Holdet undersøger også muligheden for at overføre deres enheder til et fleksibelt underlag, til brug i fleksibel elektronik.

Sidste år, forskerne tilbød en detaljeret beskrivelse af, hvordan anvendelse af et elektrisk felt på hafniumoxidfilm påvirker deres polarisering. Det er netop denne proces, der gør det muligt at reducere ferroelektrisk memristormodstand, som emulerer synapsestyrkelse i en biologisk hjerne. Holdet arbejder også på neuromorfe computersystemer med en digital arkitektur.