dorogi59.ru

Компьютеры довольно давно уже сравнивают с искусственными «мозгами», однако компания IBM решила вывести это сравнение на новый уровень и создала рабочий искусственный физический нейрон. Исследовательский центр технологического гиганта в Цюрихе создал 500 искусственных нейронов для симуляции передачи сигналов тем же аналогичным образом, как это происходит внутри органического мозга.

Органические нейроны заключены в мембраны, которые действуют как сигнальные ворота, забирающие определенное количество энергии для работы. В версии IBM эта роль отводится германий-сульма-теллуровым ячейкам (GST), встречающимся обычно в оптических дисках. При достаточном нагреве у GST изменяется физическая фаза. Из аморфного изолятора она переходит в фазу кристаллического проводника. Другими словами, сигнал проходит через мембрану только тогда, когда на нее подается достаточно электричества для перехода GST в кристаллическую фазу, а затем возвращения в аморфную.

Успешная демонстрация передачи сигнала доказала, что элементы подобных систем могут уменьшаться до микроскопических размеров и тем не менее по-прежнему оставаться работоспособными. Как указывает портал Ars Technica, заслуга IBM лежит в том, что их искусственные нейроны построены на базе хорошо известных материалов. При этом эти материалы можно уменьшать до нанометрового уровня, не теряя их свойств и функциональности.

Однако для звания полноценного искусственного нейрона они должны обладать еще одной характеристикой, присущей органическому аналогу — стохастичностью, или случайностью поведения при подаче сигнала. IBM утверждает, что в своих нейронах они этого добились, так как GST-мембраны никогда не возвращаются в одну и ту же структурную конфигурацию. Эта особенность позволяет выполнять те задачи, выполнить которые не было бы возможным, если бы результаты были идеально предсказуемыми.

Как предполагает портал Ars Technica, в будущем на основе подобных искусственных нейронов ученые смогут создавать компьютеры, эффективно имитирующие параллельную обработку информации (как это делает наш мозг), а также применять этот принцип для обработки сенсорной информации. Однако, как отмечается, создание таких машин будет куда более простой задачей, чем написание под них соответствующего софта.