Новые технологии для искусственного интеллекта
Такие элементы имеют гораздо большее быстродействие по сравнению с кремниевыми транзисторами и в миллион раз быстрее, чем синапсы человеческого мозга. Более того, если сравнивать габариты комплексов нейронов головного мозга с размерами новых логических элементов, протонных резисторов, то вторые в тысячи раз меньше первых, что открывает широкие возможности для их применения в областях ИИ и машинного обучения.
Протонный резистор представляет собой изолированную область из оксида, в которую посредством мощного электромагнитного поля помещают некоторое количество протонов. Фактически, это выглядит как поле с напряжением порядка 10 В, которое воздействует на плёнку, толщиной всего несколько нанометров. Такая высокая напряжённость поля в столь малом объёме приводит к тому, что протоны практически «телепортируются» в область резистора или в противоположную, при смене полярности. Скорость работы протонного резистора настолько велика, что измеряется в наносекундах.
Поскольку в область резистора можно загнать условно любое количество протонов, это позволяет простым образом задавать весовые коэффициенты каждому из них, что устраняет необходимость длительного процесса обучения нейронной сети. Нейронная сеть в объёме такого аналогового процессора создаётся едва ли не мгновенно, что для практической работы очень важно. Затем, в процессе работы процессора из массива резисторов, нет необходимости перемещать данные между процессором и памятью при обработке, что увеличивает быстродействие и снижает потребление.
Протоны в качестве ключевого элемента была выбраны, поскольку их носителем является твёрдый электролит в виде фосфосиликатного стекла (PSG), доступного и совместимого с кремнием неорганического вещества. Также к преимуществам PSG можно отнести его свойство быть изолятором для электронов, являясь в то же время проводником для протонов, поэтому области с резисторами остаются изолированными для электрического тока.
Учёные надеются, что данная разработка в перспективе позволит сделать существенный прорыв в области технологий для искусственного интеллекта и машинного обучения.
По материалам russianelectronics.ru