МОСКВА, 19 сен — РИА Новости. Исследовательская группа Тюменского государственного университета предложила концепцию биоморфного нейропроцессора, который может имитировать информационные процессы вплоть до работы колонки кортекса в коре головного мозга человека. Об этом сообщили РИА Новости в пресс-службе вуза.

Нейропроцессор — класс микропроцессоров для аппаратного ускорения работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, машинного обучения и других методов искусственного интеллекта. 

Под биоморфным нейропроцессором ученые ТюмГУ подразумевают автономное аппаратное средство, которое сможет решать нейросетевые задачи. Его построят на основе биоморфной электрической модели нейрона Ходжкина-Хаксли. 

Схема такого нейропроцессора предполагает входное и выходное устройства для обработки сигналов, запоминающую матрицу, блок нейронов и маршрутизатор на основе логической матрицы. 

«Мы представили электрические схемы, топологию, нанотехнологию изготовления и принципы работы основных узлов нейропроцессора – сверхбольших 3D запоминающей и логической матриц», — сообщил РИА Новости руководитель группы, профессор кафедры прикладной и технической физики Сергей Удовиченко.

Ученые ТюмГУ разработали биоморфный нейропроцессор

По его словам, запоминающая матрица — это 3D структура из одинаковых (и зеркально ориентированных по отношению друг к другу) комбинированных мемристорно-диодных кроссбаров. Помимо запоминания информации, она выполняет часть процессинга для нейросети, суммируя входные сигналы.

«Соответственно, логическая матрица выполняет собственно логические функции, маршрутизацию сигналов, а также обработку видео и звуковых сигналов во входном устройстве нейропроцессора. Ее 3D структура — одинаковые перпендикулярные пласты, коммутируемые через мемристорные кроссбары с селективными диодами», — добавил Сергей Удовиченко.

Ученые ТюмГУ продемонстрируют концепцию биоморфного нейропроцессора в октябре на международном семинаре MEM-Q в Греции. Также они готовят статью о нейросети на основе оригинальной биоморфной модели нейрона, адаптированной к биоморфному нейропроцесору.