Физики создали новый тип искусственных нейронов, которые по принципу работы похожи на синапсы нервных клеток мозга. Они смогли продемонстрировать нечто вроде условного рефлекса. Разработчики надеются, что подобные устройства можно будет применять в сложных нейросетях.
© EPA/Jean-Christophe Bott
“Благодаря синапсам мозг параллельно обрабатывает огромные массивы информации без ошибок и с минимальным расходом энергии. Наш пластиковый транзистор обладает всеми ключевыми особенностями синапсов», – рассказал один из разработчиков, доцент Северо-Западного университета в Эванстоне (США) Джонатан Ривнэй.
В основе работы современных компьютеров лежит дискретная логика – биты могут воспринимать и обрабатывать только нули и единицы. Если и тех, и других достаточно много, это предоставляет практически неограниченные возможности для математических вычислений.
Мозг работает принципиально иначе. В отличие от полупроводниковых вычислительных машин, наши нейроны могут и хранить информацию, и обрабатывать ее, воспринимая множество разнородных аналоговых сигналов. Нервные клетки могут сложным образом суммировать их, а также менять свою чувствительность к отдельным наборам подобных импульсов, по-разному реагируя на те или другие стимулы.
Воспроизвести подобные свойства нейронов физики пытаются с помощью так называемых мемристоров. Сопротивление такого прибора зависит от того, как ток проходил через него до этого. То есть у мемристора есть «память» и способность менять записанные в нем данные. Эти свойства сближают его с нервными окончаниями.
У мемристоров есть множество недостатков: например, они потребляют много энергии и мало совместимы с живыми тканями. Ривнэй и его коллеги на основе органических электрохимических транзисторов создали рукотворный аналог мемристоров без подобных минусов. По словам разработчиков, по своим свойствам это полный искусственный аналог синапсов – места контакта между двумя нервными клетками.
Ключевая особенность синаптических транзисторов заключается в том, что они не теряют записанной информации при отключении электричества. Это происходит благодаря особому полимерному слою, который может запасать в себе ионы. В результате их энергопотребление становится гораздо меньше. Их долговременную память можно использовать для создания сложных цепочек нейронов и их обучения.
Ривнэй и его коллеги успешно использовали набор из подобных транзисторов, чтобы провести своеобразный аналог экспериментов по выработке условных рефлексов, которые в 1897 году проводил основоположник нейрофизиологии Иван Павлов.
Физики подключили к цепочке из нейронов датчики давления и света и следили, смогут ли те “осознать”, что вспышки света всегда сопровождались ударами по датчику давления – подобно тому, как собаки в опытах Павлова начали ассоциировать включение лампочки с появлением новой порции еды.
Разработка достаточно быстро справились с этой задачей. Ученые надеются, что это открывает дорогу для использования синаптических транзисторов в более сложных нейросетях. Ученые предполагают, что подобные наборы транзисторов можно будет использовать не только для создания электроники, которая работает аналогично человеческому мозгу, но и для интеграции подобных систем в живые организмы.
Статья опубликована в журнале Nature Communications
Источник: ИТАР-ТАСС
