ТАСС, 27 апреля. Доцент Института нанотехнологий, электроники и приборостроения Южного федерального университета (Таганрог) Вадим Авилов разрабатывает специализированные микросхемы для нейросетевых алгоритмов. Его работа направлена на создание и развитие в России технологий проектирования и производства перспективной элементно-компонентной базы интегральной наноэлектроники и искусственного интеллекта, сообщили в среду в пресс-службе ЮФУ.
Основная проблема нейтронных сетей заключается в том, что нейросетевые вычисления реализуются в виде программ для стандартных вычислительных устройств, не оптимизированных для такого класса вычислений. Решением данной проблемы является изготовление нейронной сети в виде микросхемы, где все вычисления осуществляются через искусственные синапсы.
"Мой текущий проект "Разработка конструктивно-технологических решений формирования кроссбаров наноструктур оксида титана для элементов нейроморфного процессора бионических, робототехнических систем и искусственного интеллекта" посвящен приборной реализации нейронной сети, в основе которой лежит мемристорный эффект, то есть способность некоторых материалов значительно изменять свое сопротивление", - приводит пресс-служба слова Авилова.
В ходе своего исследования ученый планирует добиться реализации нейросетевых алгоритмов в виде микросхемы на основе мемристоров из оксида титана. Данные структуры относят к "интеллектуальным" материалам, они способны под действием электрического поля изменять свое сопротивление в широких пределах. Именно это свойство позволяет полностью реализовать функцию искусственных синапсов нейронной сети.
Первоочередной задачей проекта является исследование закономерностей переключения сопротивления мемристоров для дальнейшего прогнозирования режимов работы искусственных синапсов в нейронной сети. Затем предстоит решить множество задач и провести значительный ряд исследований, прежде чем будет достигнута основная цель - технология изготовления нейронного процессора.
Область применения
Нейронные сети сейчас переживают подъем популярности и научного интереса. В интернете уже можно найти много сервисов, которые задействуют нейросетевые вычисления для различных задач, такие как оживление фотографии, генерация изображений и речи, распознавание образов и многое другое. Однако наиболее востребованным направлением для нейронных сетей является робототехника. Такие задачи как перемещение в пространстве при наличии внешних воздействий, динамическое построение маршрута, взаимодействие с человеком - невозможно реализовать в виде обычных алгоритмов, в то время как нейросетевые алгоритмы, в которых обработка информации аналогична работе нейронов в мозге, отлично справляются с такими задачами.
По словам ученого, разработка конструктивно-технологических решений создания синаптических структур будет являться стимулом развития новых промышленных технологий в области изготовления нейроморфного процессора. Результаты проекта лягут в основу производства нейронных процессоров - отдельных микросхем, реализующих нейросетевой алгоритм обработки информации для задач робототехники, бионических применений и искусственного интеллекта. В отличие от программных решений, нейросетевых вычислений такие процессоры будут оптимизированы в плане быстродействия и энергопотребления, что критически важно в различных автономных устройствах.
"Кроме того, если обратиться к природе: человеческий мозг, хоть и является одним органом, на самом деле состоит из множества отделов, реализующих отдельные функции: координация движений, регулирование работы внутренних органов, слуховой и речевой центры. Аналогичным образом робот будущего может содержать несколько нейронных процессоров, выполняющих аналогичные функции", - отметил Авилов.
Результаты научного проекта опубликованы в нескольких авторитетных научных журналах:Nanomaterials, Materials, Molecules и AdvancedElectronicMaterials.
Текущий проект одобрен Советом по грантам президента Российской Федерации.