В основе самообучающегося транзистора лежат синапсы мозга

Человеческий мозг является весьма сложным «устройством», и ученым до сих пор не удалось имитировать его работу полностью. Но кое-какие подвижки в этом вопросе имеются. Так, ученые из Гарвардской школы инженерных и прикладных наук создали новый тип транзисторов, с помощью которых можно сымитировать работу синапсов мозга.

Синапс – это место соединения двух нейронов. При этом каждый нейрон является параллельной системой, которая может адаптироваться к стимуляции благодаря ослаблению или усилению связей, обучаясь таким образом. Именно благодаря этой особенности человеческий мозг может выполнять разнообразные вычислительные операции.

Что касается новой разновидности транзисторов, то они способны модулировать поток данных в цепи и физически адаптироваться к изменениям сигналов.

Если говорить о конструкции нового транзистора, то в его основе лежит полупроводник из никелата самария, который зажат между парой платиновых электродов. Они, в свою очередь, прилегают к небольшому резервуару «ионной» жидкости.

Временные интервалы между сигналами преобразуются в напряжение, приложенное к ионной жидкости. В результате, происходит либо добавление ионов к полупроводнику, либо их отбор. Это приводит к изменению памяти всего транзистора.

Пропускная способность нового транзистора зависит от частоты проходящих через него сигналов. Если она высока, то сигналы проходят легче, если же частота имеет низкое значение, устройство блокирует проходящие сигналы. Таким образом, если удастся создать систему, в которой будут миллионы таких транзисторов, то большая часть электроэнергии будет уходить к часто используемым «нейронам».

Стоит отметить, что одной из задач, которую преследовали ученые при создании синаптических транзисторов, является разработка энергоэффективной электроники. Предполагается, что благодаря обучаемости устройства смогут потреблять намного меньше энергии, необходимой для вычислений.

Вполне возможно, что в будущем с помощью таких транзисторов удастся создать искусственный интеллект. Но пока что ученые даже не обсуждают этот вопрос, концентрируясь на более практических задачах.