방을 가득 채우는 원시적인 ENIAC부터 주머니 속의 스마트폰에 이르기까지 대부분의 현대 컴퓨터는 수학자 존 폰 노이만이 1945년에 제시한 일련의 원리에 따라 제작되었습니다. 알려진 바와 같이 이 폰 노이만 아키텍처에는 다음이 포함됩니다. 중앙 처리 장치, 데이터와 명령을 저장하는 메모리, 입력 및 출력 장치를 포함한 많은 친숙한 요소. 그러나 보편성에도 불구하고 von Neumann의 모델은 컴퓨터를 구축하는 유일한 방법이 아니며 일부 응용 프로그램의 경우 가장 바람직하지도 않습니다.

떠오르는 대안 중 하나는 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)으로 알려져 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 뉴로모픽 컴퓨터는 인간 두뇌의 구조에서 영감을 얻었으며 고도로 연결된 인공 뉴런과 인공 시냅스를 사용하여 두뇌의 구조와 기능을 시뮬레이션합니다. 중국의 Le Zhao와 같은 연구자들에게 치루이공대학, 이 뉴로모픽 모델은 올바른 속성을 가진 인공 뉴런과 시냅스를 개발할 수 있는 한 컴퓨팅의 새로운 패러다임을 개발할 수 있는 환상적인 기회를 제공합니다.

최근 발표된 논문에서 재료 선물, Zhao와 동료들은 멤리스터(전원이 꺼진 후에도 어떤 전기 상태에 있었는지 "기억"하는 스위치)를 사용하여 뇌의 시냅스 기능을 모방하는 방법을 설명합니다. 여기에서 그는 팀의 목표와 계획을 설명합니다.

연구를 하게 된 동기는 무엇이었나요?

우리는 에너지 소비를 낮추고 지능을 높이는 측면에서 현재의 폰 노이만 컴퓨팅 아키텍처를 능가할 수 있는 뉴로모픽 시스템을 개발하려고 노력하고 있습니다. 이러한 시스템 중 상당수는 원하는 기능을 달성하기 위해 다양한 역학을 갖춘 전자 장치를 요구합니다. 휘발성 및 비휘발성 스위칭 역학의 공존과 같은 이러한 다양한 요구 사항은 개별 memristive 장치에서는 거의 달성할 수 없습니다.

이러한 이유로 타겟 애플리케이션의 실현은 일반적으로 다양한 동적 특성을 가진 멤리스터로 구성된 맞춤형 신경 회로 설계에 의존합니다. 문제는 이러한 여러 맞춤형 설계에 대한 의존이 소형 및 저전력 뉴로모픽 시스템의 개발을 제한한다는 것입니다. 따라서 여러 고유 역학을 개별 장치에 통합하고 단 하나의 장치를 사용하여 생물학적 시냅스의 기능을 완전히 시뮬레이션할 수 있는 다용도 시냅스 에뮬레이터와 같은 다기능 뉴로모픽 장치를 개발하는 것이 매우 중요합니다.

이렇게 하면 장치의 보편성이 재료 및 면적 예산을 늘리지 않고도 시스템의 계산 복잡성을 증가시킬 수 있다는 이점이 있습니다. 이러한 방식으로 우리는 생물학적 신경계에서 매우 효율적인 컴퓨팅을 달성할 수 있습니다. 따라서 보다 복잡한 동적 특성을 갖는 장치의 개발은 두뇌와 유사한 컴퓨팅 시스템을 실현하는 데 중요한 접근 방식입니다.

신문에서는 무슨 일을 했나?

간단한 SrTiOXNUMX를 기반으로 다양한 시냅스 기능과 높은 적응성을 갖춘 인공 시냅스 개발에 성공했습니다.₃/Nb: SrTiO₃ 이종접합. 이 인공 시냅스는 단기/장기 가소성(STP/LTP), STP에서 LTP로의 전환, 학습-망각-재학습 행동, 연관 학습 및 동적 필터링을 포함하여 시냅스 학습의 다양한 기능을 지원합니다. 우리는 이러한 모든 기능을 생체 현실적 방식으로 단일 장치에 구현했습니다.

양자 멤리스터는 뉴로모픽 양자 컴퓨팅을 위한 길을 열다

우리의 다기능 시냅스 에뮬레이터는 단순한 이종 구조를 기반으로 함에도 불구하고 고급 컴퓨팅 기능을 갖추고 있습니다. 따라서 우리는 이것이 소형 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에 적용할 수 있는 큰 잠재력을 보여준다고 믿습니다. 우리의 결과는 다양한 시냅스 기능과 간단한 구조를 결합한 인공 시냅스가 다용도 뉴로모픽 컴퓨팅 장치의 잠재적 후보임을 시사합니다.

다음에는 무엇을 할 계획인가요?

우리는 보다 다양한 인공 시냅스 장치를 개발하기 위해 노력할 것입니다. 예를 들어, 우리는 시각, 후각, 청각 등 다양한 인식을 시너지화하여 인간 두뇌의 학습 및 기억 과정을 시뮬레이션할 수 있는 다중 모드 시냅스 장치를 개발하고 있습니다.

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