Le principe du «memristor oubliant» est similaire au principe du neurone cérébral

Le cerveau humain est un système extrêmement complexe. Les scientifiques tentent depuis des centaines d'années d'apprendre en détail ce qui se passe à l'intérieur. Maintenant, avec le développement de la technologie informatique, cela va beaucoup mieux qu'avant. Le processus d'étude du cerveau a décollé du sol et progresse progressivement.

On sait depuis longtemps que nous ne sommes traditionnellement pas trop forts pour effectuer des calculs complexes, mais notre cerveau effectue simultanément de nombreuses tâches. De plus, il exécute de nombreuses tâches bien mieux qu'une machine. Par exemple, la reconnaissance d'image est très bien donnée à une personne. Les ordinateurs, même les systèmes neuronaux complexes, sont moins bien lotis. Une autre caractéristique de l'homme est que même les calculs les plus complexes que nous effectuons avec des coûts énergétiques bien inférieurs à ceux des ordinateurs. Pas étonnant que les scientifiques tentent de construire au moins un modèle simplifié du cerveau humain.

Il s'agit généralement d'un modèle logiciel. Il y a maintenant des tentatives pour créer du matériel qui peut agir comme un système de neurones dans une certaine partie du cerveau humain. Un tel modèle, par exemple, a précédemment tenté de créer des spécialistes d'Apple, d'Intel et de certaines autres sociétés utilisant des éléments semi-conducteurs conventionnels. Dans le cadre du nouveau projet, qui est mis en œuvre par les efforts combinés de plusieurs sociétés et organisations, dont Hewlett Packard Enterprise et même l'US Air Force, il a été possible de développer un memristor qui se comporte comme un neurone. Le travail réalisé récemment par un tel élément prédétermine sa réponse. Ceci a été réalisé par des spécialistes en pulvérisant le métal dans un memristor solide.

Les experts ont proposé cette conception de l'élément après avoir étudié le principe de fonctionnement d'un neurone conventionnel. Dans de nombreux cas, l'activité d'un neurone est déterminée non seulement par le type de signal reçu par cet élément. En fait, cet élément a une mémoire à court terme. Si un neurone particulier a déjà reçu des signaux dans un passé récent, il est plus facile à activer qu'un neurone qui n'a pas reçu de tels signaux. Au fil du temps, si un neurone ne reçoit pas de signaux, sa réponse revient à la normale.

Les scientifiques ont décidé de créer un élément artificiel qui répondrait aux signaux de cette manière. L'idée a été réalisée, pour cela il a fallu utiliser plusieurs réalisations de la science et de la technologie. En particulier, les résultats des recherches effectuées par les spécialistes des matériaux ont été utiles.

Memristor est appeléun élément passif en microélectronique, capable de changer sa résistance en fonction de la charge qui le traverse (courant intégral en fonctionnement). Le fonctionnement de l'appareil est assuré par des transformations chimiques dans un film mince (5 nm) à deux couches de dioxyde de titane. L'une des couches du film est légèrement appauvrie en oxygène, et les lacunes d'oxygène migrent entre les couches sous l'action d'une tension électrique appliquée au dispositif.



Les auteurs de l'étude ont créé un memristor à base de silicium, d'oxygène et d'azote. Afin de faire passer le memristor à l'état «actif», les scientifiques ont utilisé les plus petites particules d'argent. Dès que du courant est appliqué au memristor, l'élément chauffe. Son échauffement entraîne la dispersion de l'argent dans le milieu solide du memristor. Il y a des «fils» qui relient les deux extrémités du memristor. En conséquence, le memristor devient un conducteur de courant électrique.

Mais ce n'est même pas intéressant, mais ce qui se passe quand une panne de courant se produit. Dans ce cas, on peut s'attendre à ce que l'élément soit dans un état à faible résistance. En fait, dans ce cas, il se produit un phénomène appelé recondensation ou mûrissement d'Ostwald .

Il s'agit du processus de condensation de la phase sursaturée d'une substance à des temps de développement tardifs, lorsque la phase de nucléation est terminée, et la croissance de gros grains d'une nouvelle phase (par exemple, des gouttelettes de vapeur) se produit en raison de grains plus petits dans les conditions de «suppression sans manger», c'est-à-dire la dissolution de gouttelettes sans leur adhérence. Le phénomène a été décrit pour la première fois par Ostwald.

Dans le cas d'un memristor, cela signifie que l'argent n'a pas été sous forme de nanofil depuis longtemps. Les particules de cet élément se rassemblent et s'élargissent progressivement. De plus petites particules du même élément se rejoignent. Un memristor se comporte comme un neurone. Si un signal répété a été appliqué au memristor presque immédiatement après avoir reçu le premier signal, alors sa conductivité avec les éléments en argent reste la même, c'est-à-dire élevée. Mais si vous ne fournissez pas d'électricité au memristor pendant une longue période, le nanofil d'argent est divisé en particules plus petites qui divergent en volume du memristor, et sa conductivité chute à la valeur initiale.



Les experts croient qu'en utilisant un groupe de tels memristors, vous pouvez construire un petit modèle d'une partie du cerveau. Jusqu'à présent, c'est simple, mais si tout se passe bien, les scientifiques espèrent construire le premier ordinateur neuronal «à réflexion profonde» au monde.

Nature Materials , 2016. DOI: 10.1038 / NMAT4756  ( À propos des DOI ).

Source: https://habr.com/ru/post/fr398055/