Исследование доцента Института нанотехнологий, электроники и приборостроения Южного федерального университета Вадима Авилова направлено на создание и развитие в России новых технологий проектирования и производства перспективной элементно-компонентной базы интегральной наноэлектроники и искусственного интеллекта.

Нейронные сети сегодня переживают очередную волну 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 решениями.

Однако основная проблема заключается в том, что все эти нейросетевые вычисления реализуются в виде программ для стандартных вычислительных устройств, не оптимизированных для такого класса вычислений. Решение проблемы — изготовление нейронной сети в виде микросхемы, где все вычисления осуществляются через искусственные синапсы. Применение таких нейронных процессоров может привести к значительному прорыву во многих областях, таких как робототехника, бионическое протезирование, автономное управление и прочее.

«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», – рассказал кандидат технических наук, доцент ИНЭП ЮФУ Вадим Авилов.

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 и способны под действием электрического поля изменять свое сопротивление в широких пределах. Именно это свойство позволяет полностью реализовать функцию искусственных синапсов нейронной сети. Поэтому первоочередная задача проекта — исследование закономерностей переключения сопротивления мемристоров для дальнейшего прогнозирования режимов работы искусственных синапсов в нейронной сети.

«Наш научный коллектив уже проделал большую работу и исследования в рамках моего проекта — продолжение. Мы провели изучение влияния технологических параметров синтеза на формируемые наноструктуры, разработали физико-химическую модель, позволяющую рассчитать особенности синтеза наноструктур, приводящие к возникновению в них мемристорного переключения. Был проведен ряд работ по изготовлению и исследованию макета резистивной памяти ReRAM на основе таких мемристорных структур и показана возможность изготовления многоуровневой памяти. Именно показанное многоуровневое переключение мемристоров привело к смещению научных исследований в область искусственных синапсов и нейронной сети», – поделился Вадим Авилов.

По словам ученого, разработка конструктивно-технологических решений создания синаптических структур будет стимулом для 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 считается 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 ученый.

Несмотря на большую проделанную работу, ученому еще предстоит решить множество задач и провести значительный ряд исследований, прежде чем будет достигнута основная цель — технология изготовления нейронного процессора.

Результаты работы опубликованы в нескольких авторитетных научных журналах: Nanomaterials, Materials, Molecules и Advanced Electronic Materials. Текущий проект одобрен Советом по грантам Президента Российской Федерации.