Otak manusia adalah struktur yang paling tidak dijelajahi di alam semesta. 100 miliar neuron mentransmisikan satu sama lain impuls saraf dengan amplitudo dan frekuensi yang berbeda dari 100 triliun sinapsis. Menggunakan sistem ini, kami belajar dan menyelesaikan banyak masalah dengan kecepatan kilat. Tim insinyur di Massachusetts Institute of Technology menciptakan sinaps buatan, yang tanpa salah satu kelemahan utama dari sampel yang ada - ketidakpastian pergerakan ion.
Pada tahun 1906, Hadiah Nobel dalam bidang kedokteran diberikan untuk pekerjaan pada struktur sistem saraf dan klasifikasi sel-sel saraf oleh
Camillo Golgi dan
Santiage Ramón i Cahal . Para ilmuwan dan dokter selama seratus tahun terakhir telah berhasil belajar banyak tentang sistem saraf dan otak manusia, tetapi sejauh ini tidak semua pertanyaan memiliki jawaban. Yang sangat penting adalah penemuan yang dibuat sebagai bagian dari
Proyek Otak Manusia menggunakan kemajuan teknologi terbaru di bidang elektron dan mikroskop 3D.
Di otak, neuron dihubungkan oleh akson - semacam kabel listrik. Impuls saraf di sepanjang akson melewati
sinapsis dengan bantuan mediator kimia, dengan cara listrik, di mana ion melewati dari satu sel ke sel lainnya, dan bercampur ketika transmisi kimia meningkatkan mekanisme listrik.
Transmisi impuls antara dua neuron. Departemen Kesehatan ASPara ilmuwan yang bekerja di bidang
komputasi neuromorfik sedang mencoba membuat komputer yang bekerja dengan cara yang mirip dengan otak manusia. Alih-alih perhitungan biner dengan satu dan nol, mereka mencoba menggunakan elemen yang mengirimkan sinyal "analog" menggunakan berbagai "nuansa", seperti di otak manusia, di mana sinyal tergantung pada jumlah ion yang melewati sinaps. Jika komputer modern cocok untuk menyelesaikan persamaan dan menjalankan algoritma, maka dalam kasus interaksi dengan lingkungan, mereka tidak dapat menunjukkan efisiensi yang tersedia untuk otak manusia: pada 2012, Google menciptakan jaringan saraf untuk mengenali kucing menggunakan
1000 server dan 16 ribu core . Chip neuromorfik kecil akan dapat secara bersamaan menjalankan jutaan perhitungan yang hanya mampu dilakukan oleh superkomputer saat ini.
Saat membuat chip neuromorfik untuk mensimulasikan sinaps, bahan amorf paling sering digunakan. Ion-ion yang melewatinya memiliki banyak arah untuk bergerak. Inilah kesulitannya: karena ini, tidak mungkin untuk memprediksi dengan tepat ke mana sinyal akan pergi dan berapa banyak ion yang akan hilang di sepanjang jalan.
Insinyur dari Massachusetts Institute of Technology
merancang sinapsis buatan sehingga mereka dapat mengendalikan arah sinyal listrik yang melewatinya. Alih-alih bahan amorf, para ilmuwan menggunakan
silikon monocrystalline , di mana mereka mencoba untuk menciptakan cacat di mana ion dapat melewati prediksi. Pola mikroskopis dalam bentuk honeycomb diaplikasikan pada wafer silikon. Lapisan germanium dengan pola yang sama diaplikasikan pada plat ini. Kedua bahan ini bersama-sama membentuk "corong", yang membuat ion mengalir di sepanjang jalur yang ditentukan secara ketat.
Kemudian para ilmuwan menguji keefektifan dari penemuan ini: aliran ion yang hampir sama melewati setiap sinaps. Perbedaan antara sinapsis hingga 4%, dan ketika menguji satu sinaps untuk 700 siklus, perubahan arus yang lewat naik hingga 1% dari siklus ke siklus. Menurut pengembang, hasil tersebut belum dicapai dalam sinapsis yang dibangun berdasarkan bahan amorf.
Tes akhir untuk pengembangan adalah tugas pengenalan tulisan tangan. Tim ilmuwan melakukan simulasi komputer dari jaringan saraf tiruan dari tiga lapisan neuron, yang saling terhubung oleh dua lapisan sinapsis buatan, yang karakteristik awalnya diukur dari chip yang mereka buat. Model itu sarat dengan puluhan ribu sampel tulisan tangan yang biasanya digunakan oleh pengembang chip neuromorfik. Jaringan saraf mengenali sampel dalam 95% kasus, sedikit lebih buruk daripada akurasi 97% dari algoritma perangkat lunak yang ada. Tujuan selanjutnya dari tim adalah membuat chip neuromorfik yang berfungsi yang dapat mengulang percobaan yang dilakukan dengan menggunakan simulasi.
"Kami ingin chip seukuran paku untuk menggantikan satu superkomputer besar," kata kepala tim teknik.