Учени са създали специален транзистор, който имитира работата на човешкия мозък

За никого не е тайна, че мозъкът работи по различен начин от процесора на компютъра. Те имат различни архитектури, които не едно поколение учени е мечтало да сближи. Мозъкът съхранява и обработва данни на едно място, докато компютърът постоянно ги изпраща между процесора и паметта. Основният проблем е липсата на подходяща клетка за памет, която едновременно да играе ролята на транзистор, за което обещават да помогнат учени от САЩ.

Екип от учени от Северозападния университет, Бостънския колеж и Масачузетския технологичен институт съобщи, че е създал и тествал т.нар. синаптичен транзистор, който е в състояние да работи като част от невронни мрежи с асоциативно обучение. За основно предимство на разработката учените смятат способността на транзистора да работи при стайна температура с изключително малка консумация от 20 pW (пиковата) електричество.

В живата нервна тъкан синапсът е разстояние между края на един неврон и началото на друг (в главния или гръбначния мозък). В тази празнина протичат биохимични реакции, които са отговорни за предаването на нервния импулс по-нататък или за блокирането му. Представеният от учените транзистор изпълнява подобна функция, но в работата си използва физични явления и процеси.

Като цяло разработката принадлежи към областта на моарните квантови материали. В много случаи такива материали работят в условия на криогенно охлаждане. Ето защо за изследователския екип е било важно да покаже ефекта при стайна температура, което те успешно са направили.

Транзисторът, ако може да се нарече така представлява два припокриващи се слоя от материал с атомна дебелина, леко изместени един спрямо друг в хоризонталната равнина. Единият слой е графен, а вторият – боров нитрид с хексагонална решетка. Завъртането на един от тях под определен ъгъл създава моаре-модел на двете комбинирани структури и в това е магията. Правилните ъгли, при които се появяват отчетливи взаимодействия дори се наричат магически ъгли.

При определени ъгли на завъртане кулоновите взаимодействия между двата материала се превръщат в екзотични електрически взаимодействия, които не се срещат в обикновените материали, което открива потенциал за използване на такива структури в бъдеща електроника с неизвестна функционалност.

Заслугата на изследователите е, че те са отишли по-далеч и са създали редица невронни вериги, базирани на представените условни транзисторни преходи, които показват способност за асоциативно обучение. Експерименталните вериги били обучени да разпознават групи от цифри в двоично кодиране, което те успешно направили. Например, невронните вериги отделили комбинациите 000 и 111 от 101, като показали асоциативната връзка на първите и разликата им от третата комбинация. По този начин „моарният синаптичен транзистор осигурява ефективни схеми за изчисления в паметта и обещава усъвършенствани хардуерни ускорители за изкуствен интелект и машинно обучение“, съобщават учените в резюмето на статията си в авторитетното списание Nature.