«Апостериори»: Новый нейроморфный чип приблизил электронные устройства к работе биологических синапсов

Новости науки и технологий

Поддержите «Эхо», если вы не в России

Исследователи представили мемристивные элементы на основе модифицированного оксида гафния, способные работать при экстремально низком энергопотреблении и плавно изменять проводимость сотнями устойчивых уровней. По словам авторов работы, такие устройства могут стать основой более энергоэффективных нейроморфных вычислительных систем – устройств, имитирующих принципы работы мозга.

Современные системы искусственного интеллекта требуют всё больше вычислительных ресурсов. Одной из главных причин этого считается архитектура фон Неймана, в которой память и вычислительные блоки физически разделены. Из-за этого компьютеру приходится постоянно передавать данные между памятью и процессором, расходуя энергию и время. В мозге подобной проблемы нет: хранение и обработка информации происходят в одной и той же сети нейронов и синапсов.

Одним из возможных решений считаются мемристоры – электронные элементы, сопротивление которых зависит от истории подаваемых на них сигналов. Благодаря этому они могут одновременно выполнять функции памяти и вычислений.

Особенно большой интерес вызывают мемристоры на основе оксида гафния HfO₂. Однако большинство таких устройств имеют серьёзные недостатки. Обычно их работа основана на образовании внутри материала тонких проводящих каналов, возникающих из-за миграции кислородных вакансий. Эти каналы формируются случайным образом, из-за чего параметры устройств заметно меняются от цикла к циклу и от одного элемента к другому.

В новой работе исследователи предложили иной подход. Они создали многокомпонентный материал на основе оксида гафния с добавлением титана и стронция Hf(Sr,Ti)O₂ и сформировали внутри устройства особый p-n интерфейс между двумя слоями с различным типом проводимости. В классической электронике подобные переходы используются, например, в диодах и транзисторах. В данном случае именно свойства интерфейса, а не случайные проводящие каналы, определяют изменение сопротивления устройства.

Авторы работы обнаружили, что такие мемристоры способны переключаться при токах порядка 10⁻⁸–10⁻¹¹ ампер. Это чрезвычайно малые значения. При этом устройства демонстрировали высокую стабильность и сохраняли своё состояние более 100 тысяч секунд. Кроме того, исследователям удалось получить более 6000 последовательных изменений проводимости без заметного насыщения эффекта.

Особенно важным оказалось то, что мемристоры смогли воспроизводить поведение, напоминающее работу биологических синапсов. Например, проводимость устройства постепенно увеличивалась или уменьшалась в ответ на серии электрических импульсов – аналогично тому, как в мозге усиливаются или ослабляются связи между нейронами во время обучения.

Исследователи также продемонстрировали эффект, известный как spike-timing dependent plasticity – зависимая от времени пластичность. В биологических нейронных сетях сила связи между нейронами зависит от того, насколько близко по времени происходят их импульсы. Похожие закономерности удалось реализовать и в новом устройстве.

По оценкам авторов, энергия одного такого «синаптического» переключения может составлять от нескольких пикоджоулей до десятков фемтоджоулей. Это сопоставимо с наиболее энергоэффективными экспериментальными нейроморфными системами.

Для выяснения механизма работы устройства исследователи использовали электронную микроскопию, рентгеновскую фотоэлектронную спектроскопию и другие методы анализа. Они обнаружили, что при подаче импульсов внутри структуры происходит контролируемая миграция кислорода и азота. Это постепенно изменяет высоту энергетического барьера на p-n интерфейсе и, соответственно, проводимость устройства.

Отдельный интерес представляет обнаружение проводимости p-типа в модифицированном оксиде гафния. Обычный HfO₂ считается широкозонным диэлектриком и обычно не демонстрирует подобных свойств. Авторы предполагают, что добавление титана уменьшает ширину запрещённой зоны материала, а стронций создаёт акцепторные состояния, благодаря которым в системе появляются дырки – положительные носители заряда.

Важно, что в отличие от многих предыдущих мемристоров новое устройство работает не через случайное образование проводящих нитей, а через более управляемый полупроводниковый интерфейс. Авторы работы считают, что предложенный ими подход может помочь создать более стабильные и энергоэффективные элементы для нейроморфных вычислений.