ENIAC のような原始的な部屋を満たす巨大なものから、ポケットの中にあるスマートフォンに至るまで、現代のコンピューターのほとんどは、1945 年に数学者ジョン フォン ノイマンによって示された一連の原則に従って構築されています。このフォン ノイマン アーキテクチャは、知られているように、以下の要素を組み込んでいます。中央処理装置、データと命令を保存するメモリ、入出力デバイスなど、多くのよく知られた要素が含まれます。 ただし、フォン ノイマン モデルは広く普及しているにもかかわらず、コンピュータを構築する唯一の方法ではなく、一部のアプリケーションにとっては、最も望ましいものでもありません。

新しい代替手段の XNUMX つは、ニューロモーフィック コンピューティングとして知られています。 名前が示すように、ニューロモーフィック コンピューターは人間の脳の構造からインスピレーションを得ており、高度に接続された人工ニューロンと人工シナプスを使用して脳の構造と機能をシミュレートします。 中国のLe Zhao氏のような研究者にとっては、 Qilu工科大学、この神経形態モデルは、適切な特性を持つ人工ニューロンとシナプスを開発できる限り、コンピューティングの新しいパラダイムを開発する素晴らしい機会を提供します。

で公開された最近の論文で 素材先物、Zhaoらは、メモリスタ（基本的には、電源が切られた後でも、どの電気状態にあったかを「記憶」するスイッチ）を使用して、脳内のシナプスの機能をエミュレートする方法を説明している。 ここで彼はチームの目標と計画について説明します。

研究の動機は何ですか?

私たちは、エネルギー消費量の削減と知能の向上という点で、現在のフォン・ノイマン コンピューティング アーキテクチャを超えるニューロモーフィック システムの開発を目指しています。 これらのシステムの多くは、目的の機能を達成するために複数のダイナミクスを備えた電子デバイスを必要とします。 揮発性スイッチング ダイナミクスと不揮発性スイッチング ダイナミクスの共存など、これらの多様な要件は、個々のメムリスティブ デバイスではほとんど実現できません。

このため、目的のアプリケーションの実現は、通常、さまざまな動的特性を持つメモリスタで構成される、調整された神経回路設計に依存します。 問題は、この複数の調整された設計への依存が、コンパクトで低電力のニューロモーフィック システムの開発を制限することです。 したがって、複数の固有のダイナミクスを個々のデバイスに統合し、単一のデバイスを使用して生物学的シナプスの機能を完全にシミュレートできる多用途のシナプスエミュレーターなどの多機能ニューロモーフィックデバイスを開発することが非常に重要です。

これを行う利点は、デバイスの汎用性により、材料や面積の予算を増やすことなくシステムの計算の複雑さを増加できることです。 このようにして、生体神経系における高効率なコンピューティングを実現できます。 したがって、より複雑な動的特性を備えたデバイスの開発は、脳のようなコンピューティング システムを実現するための重要なアプローチです。

新聞で何をしましたか？

単純なSrTiOXNUMXをベースに、複数のシナプス機能と高度な適応特性を備えた人工シナプスの開発に成功しました。₃/Nb: SrTiO₃ ヘテロ接合。 この人工シナプスは、短期/長期可塑性 (STP/LTP)、STP から LTP への移行、学習 - 忘却 - 再学習行動、連想学習、動的フィルタリングなど、シナプス学習の多くの機能をサポートします。 これらすべての機能を生物現実的な方法で XNUMX つのデバイスに実装しました。

量子メモリスタはニューロモルフィック量子コンピューティングへの道を開く

当社の多機能シナプス エミュレータは、単純なヘテロ構造に基づいているにもかかわらず、高度なコンピューティング能力を備えています。 したがって、コンパクトで低消費電力のニューロモーフィック コンピューティング システムへの応用に大きな可能性を秘めていると考えています。 今回の結果は、多様なシナプス機能と単純な構造を組み合わせた人工シナプスが、多用途のニューロモーフィック コンピューティング デバイスの潜在的な候補であることを示唆しています。

次に何をする予定ですか?

今後は、より汎用性の高い人工シナプスデバイスの開発に取り組んでいきます。 例えば、視覚、嗅覚、聴覚などのさまざまな知覚を相乗させることで、人間の脳の学習と記憶のプロセスをシミュレートできるマルチモーダルなシナプスデバイスの開発を行っています。

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• 情報源： https://physicsworld.com/a/memristors-make-versatile-artificial-synapses-for-neuromorphic-computing/