Нейроморфный чип с памятью мозга: энергоэффективный ИИ

Человеческий мозг обладает удивительной способностью не просто передавать сигналы через синапсы, но и адаптировать чувствительность отдельных нейронов через механизм внутренней пластичности. Традиционные полупроводники для искусственного интеллекта долгое время не могли воспроизвести эту гибкость.

Прорыв совершили исследователи, разработавшие нейроморфный чип, который имитирует способность нейронов запоминать предыдущую активность и автономно корректировать свои реакции. Устройство, названное частотно-перестраиваемым нейристором, сочетает в себе вольтальный мемристор Мотта, реагирующий кратковременно, и невольтальный мемристор, сохраняющий информацию надолго.

Эта технология позволяет искусственным нейронам самостоятельно регулировать частоту генерации импульсов — подобно тому, как мозг привыкает к повторяющимся звукам или, наоборот, повышает чувствительность после тренировки. Взаимное влияние спайковых сигналов и изменения сопротивления в устройстве обеспечивает автоадаптацию без внешнего управления.

В ходе моделирования разреженной нейросети система показала сокращение энергопотребления на 27,7% при сохранении производительности. Кроме того, продемонстрирована устойчивость к повреждениям: даже при частичном отказе нейронов сеть самостоятельно восстанавливала функциональность.

Разработка открывает новые горизонты для энергоэффективного аппаратного обеспечения ИИ, особенно в областях, требующих долговременной стабильности — например, в edge-вычислениях и системах автономного вождения.