В издательстве «Техносфера» вышла книга ученых ТюмГУ о биоморфном нейропроцессоре. В монографии сотрудников Научно-образовательного центра «Нанотехнологии» Александра Писарева и Сергея Удовиченко представлена разработка биоморфного нейропроцессора на основе мемристорно-диодного кроссбара, реализующего аппаратную биоморфную импульсную нейросеть с большим числом нейронов для традиционных задач обработки информации, в том числе распознавания паттернов в видео и аудио информации, а также для воспроизведения работы кортикальной колонки мозга или её фрагмента. Аппаратная нейросеть построена на основе оригинальных биоморфных программной и электрической моделей нейрона.
По словам профессора Сергея Удовиченко, запоминающая матрица в составе изготовленной аппаратной биоморфной нейросети процессора генерирует новые ассоциации по биологически подобному механизму. Это позволяет говорить о формировании процессора нового поколения, который качественно отличается от существующих нейропроцессоров для компьютерного зрения, машинного обучения и других систем со слабым искусственным интеллектом.
Иллюстрация: Микрофотография изготовленной запоминающей матрицы
"В отличие от нейропроцессоров на простых нейронах биоморфный нейропроцессор дает возможность принимать решения не только на основе заранее заложенных ассоциаций, но и на основе новых ассоциаций (нового знания), формируемых в процессе обработки сигналов в динамично меняющихся условиях. Осмысливание полученных новых ассоциаций при совершенствовании оригинальной биоморфной нейросети процессора обеспечит переход от слабого к сильному искусственному интеллекту", - подчеркнул Сергей Юрьевич.
Изготовление наноматериалов и электронных устройств, предназначенных для аппаратной реализации нейропроцессора проводилось на инновационном оборудовании – Нанотехнологическом комплексе NT-MDT «НаноФаб-100», приобретенном в рамках Федеральной целевой программы «Развитие инфраструктуры наноиндустрии в России с 2007 по 2011 годы».
Фундаментальные исследования и аппаратное тестирование электронных устройств нейропроцессора осуществлялись в рамках трех проектов, поддержанных грантами РФФИ: №19-07-00272 «Электрофизические свойства комбинированного мемристорного-диодного кроссбара - нового компонента наноэлектроники, предназначенного для изготовления запоминающей и логической матриц нейропроцессора», №19-37-90030 «Генерация нового знания в нейросети на основе массива мемристорных синапсов в запоминающей матрице биоморфного нейропроцессора и принципы увеличения быстродействия и энергоэффективности обработки информации на специализированном устройстве по сравнению с существующими вычислительными средствами» и №20-37-90003 «Моделирование физических процессов в мемристорно-диодных кроссбарах входного и выходного блоков нейропроцессора».
В 2019 году за инновационную разработку биоморфного нейропроцессора Сергей Удовиченко получил диплом лауреата Тюменского областного конкурса «Лидер в научно-инновационной деятельности» в номинации «Ученый года в инновациях».
Подробнее об исследованиях:
2.Pisarev A.D., Busygin A.N., Udovichenko S.Yu., Maevsky O.V. A biomorphic neuroprocessor based on a composite memristor-diode crossbar // Microelectronics Journal. 2020. V. 102. Article 104827.
3.Pisarev A., Busygin A., Udovichenko S., Maevsky O. 3D memory matrix based on a composite memristor-diode crossbar for a neuromorphic processor. Microelectronic Engineering. 2018. V.198
4.Бобылев А.Н., Бусыгин А.Н., Губин А.А., Писарев А.Д., Удовиченко С.Ю. Изготовление и тестирование аппаратной импульсной нейросети с мемристорными синапсами для биоморфного нейропроцессора // Российские нанотехнологии. 2021. №6.
5.Pisarev A., Busygin A., Bobylev A., Gubin A., Udovichenko S. Fabrication technology and electrophysical properties of a composite memristor-diode crossbar used as a basis for hardware implementation of a biomorphic neuroprocessor // Microelectronic Engineering. 2021. V.236. 111471
6.Filippov V.A., Bobylev A.N., Busygin A.N., Pisarev A.D., Udovichenko S.Yu. A biomorphic neuron model and principles of designing a neural network with memristor synapses for a biomorphic neuroprocessor // Neural Computing and Applications. 2020. V.32.
Источник:
Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ
