Прототипы наноразмерных электронных синапсов разработали ученые Московского физико-технического института (МФТИ). Эти компоненты в будущем позволят создавать компьютеры, работающие по принципам центральной нервной системы человека, сообщает Nanoscale Research Letters.

Что такое электронный синапс

В биологии синапсами называют место соединения нейронов. Они необходимы для передачи спайков (сигналов определенного вида) от одного нейрона к другому.

Каждый нейрон может быть связан с тысячами других, а значит, иметь тысячи синапсов. За счет этого информация обрабатывается в параллельном режиме, а не в последовательном, как в современных компьютерах.

Электронные синапсы построены на базе сверхтонких пленок оксида гафния размером 40х40 нм2. Фактически это мемристоры – в зависимости от заряда, который прошел через синапс, его проводимость меняется, за счет чего компонент помнит свое прошлое состояние.

Свойства электронных синапсов аналогичны биологическим. Ученые предполагают, что если их объединить в матрицы, то это позволит создавать компьютеры принципиально нового типа. Они будут работать на базе технологий, полученных в процессе анализа нервной системы человека.

Как это работает

Ученые отмечают, что качественная модель работы мемристора на основе синапса состоит в следующем: под действием электрического поля в слое оксида в системе структуре металл – сверхтонкий оксид – металл образуются точечные дефекты – вакансии атомов кислорода. Они перемещаются внутри оксида и отвечают за обратное изменение его проводимости.

На основе этой технологии физики МФТИ создали аналоговые мемристоры и на их базе смоделировали несколько механизмов работы реальных синапсов. Кроме того, они показали работу временной пластичности – когда величина связи между нейронами зависит от относительного времени их срабатывания.

Ранее ученые доказали, что эта технология в мозге отвечает за ассоциативное обучение – способность находить связь между различными событиями. В эксперименте с мемристорами были использованы электрические сигналы, похожие на сигналы живых синапсов, и в результате получены аналогичные реальным графики.