Инженеры из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре впервые создали искусственную нейронную сеть целиком на основе мемристоров — резисторов «с эффектом памяти». В перспективе аналогичные устройства, но большего масштаба, могут в ряде приложений заменить традиционные транзисторные чипы. Работа опубликована в Nature. Об этом передает ДВ-РОСС.

Мемристоры — это микроэлектронные элементы, которые могут изменять свое сопротивление в зависимости от величины тока, который проходил через них до этого. Таким образом, они обладают «памятью», поэтому им прочат будущее в качестве запоминающих устройств или микрочипов.

Одной из областей микроэлектроники, где требуется функция памяти, является разработка чипов, имитирующих работу головного мозга. Такие устройства востребованы в машинном обучении и анализе больших и/или сложных массивов данных.

Одну из основных задач машинного обучения можно сформулировать следующим образом: пусть есть входящие данные x, которые соответствуют решению y, например, картинка (x), на которой изображена одна буква (y). Цель — создать программу f(x), так, чтобы она по заданной картинке «узнавала» букву. Такая программа является необходимым блоком в софте для автоматического распознавания текстов.

Само обучение — это настройка внутренних параметров программы так, чтобы для любого заданного x ее «ответ» f(x) был как можно ближе к «правильному» y. Например, хорошо «обученная» программа должна с большой вероятностью распознавать буквы из разных шрифтовых наборов.

Существует несколько методов обучения программ, один из них — обучение «с учителем» (supervised learning). В этом случае программе предлагается распознавать x, для которых есть известный правильный ответ y. В том случае, если программа ошиблась, ей об этом сообщают, и цикл начинается снова. Чем больше периодов обучения прошла программа, тем точнее она будет распознавать x, для которых неизвестен правильный ответ y.

Нейронные сети являются одним из наиболее популярных реализаций машинного обучения. Рассмотрим тот же пример с растровым изображением n x n пикселей. Для его распознавания создается нейронная сеть из n x n «нейронов-рецепторов», каждый из них обрабатывает один пиксель и передает информацию следующему слою нейронов — ассоциативному.

В задачу ассоциативных нейронов входит сбор первичной информации, которую они передают нейрону, принимающему окончательное решение. Происходит это на основании того, каким из ассоциативных нейронов он больше «доверяет». В математической формулировке это значит, что каждый ассоциативный нейрон имеет свой вес, а окончательное решение просто определяется максимальным суммарным весом.

В итоге получается, что для функционирования нейронной сети необходимо, чтобы каждый нейрон имел память, в которой будут хранится веса, которые формировались на этапе обучения.

Чаще всего нейронные сети реализуются программно. Тем не менее, в последнее время предпринимается множество попыток создания микрочипов, устроенных по принципу нейронных сетей. Такая архитектура позволит резко увеличить производительность компьютеров в задачах, близких машинному обучению.

До сих пор такие чипы создавались так, что каждый нейрон представлял собой несколько микротранзисторов, то есть в конечном счете устройство все равно сводилось к традиционным электронным компонентам.

В новой работе ученым удалось сделать искусственную сеть, в которой каждый нейрон состоял только из одного элемента — мемристора. Весу нейрона соответствовало его сопротивление, а сигналом было напряжение: −0,1 вольта соответствовал нулю (или черному цвету), +0,1 вольт — единице (белому цвету).

Сеть состояла из 144 мемристоров Al2O3/TiO2 (в решетке 12×12). В качестве теста авторы обучили ее классифицировать черно-белые изображения 3×3 пикселя по трем классам. После 23 циклов обучения сеть научилась справляться с задачей классификации без ошибок.

Авторы новой работы заключают, что их сеть не является самостоятельным или окончательным продуктом, но она однозначно подтверждает возможности новой архитектуры. В том случае, если удастся создать микрочип с большим числом мемристоров, они смогут заменить чипы традиционной архитектуры в задачах из областей машинного обучения и искусственного интеллекта, сообщает Nplus1.ru.