Исследователи выращивают мозг из биополимера для создания искусственных нейронных сетей
Разработка нейронных сетей для создания искусственного интеллекта в компьютерах изначально была вдохновлена тем, как работают биологические системы. Однако эти «нейроморфные» сети работают на аппаратном обеспечении, которое совсем не похоже на биологический мозг, что ограничивает производительность.
Теперь исследователи из Университета Осаки и Университета Хоккайдо планируют изменить это, создав нейроморфное «программное обеспечение». Работа посвященная новой технологии была опубликована в журнале Advanced Functional Materials.
Хотя модели нейронных сетей добились значительных успехов в таких приложениях, как генерация изображений и диагностика рака, они по-прежнему сильно отстают от общих вычислительных возможностей человеческого мозга. Отчасти это связано с тем, что они реализованы в программном обеспечении с использованием традиционного компьютерного оборудования, которое не оптимизировано для миллионов параметров и подключений, обычно необходимых для этих моделей.
Нейроморфное программное обеспечение, основанное на мемристивных устройствах, могло бы решить эту проблему. Мемристивное устройство — это устройство, сопротивление которого определяется его историей приложенного напряжения и тока. В этом подходе электрополимеризация используется для соединения электродов, погруженных в раствор прекурсора, с помощью проводов из проводящего полимера. Затем сопротивление каждого провода настраивается с помощью небольших импульсов напряжения, в результате чего получается мемристивное устройство.
— Мегуми Акаи-Касая, старший автор исследования.
Изменение трех значений проводимости G1, G2 и G3 между TE и тремя BE с помощью трехмерной полимерной проводки.
Исследователям удалось вырастить полимерные провода из обычной смеси полимеров под названием «PEDOT:PSS», которая обладает высокой проводимостью, прозрачностью, гибкостью и стабильностью. Трехмерную структуру верхнего и нижнего электродов сначала погружали в раствор прекурсора. Затем провода PEDOT:PSS были выращены между выбранными электродами путем приложения напряжения прямоугольной формы к этим электродам, имитируя формирование синаптических связей посредством направления аксонов в незрелом мозге.
После того, как провод был сформирован, его характеристики, особенно проводимость, контролировались с помощью небольших импульсов напряжения, приложенных к одному электроду, что изменяет электрические свойства пленки, окружающей провода.
Сфабрикованная сеть использовалась для демонстрации неконтролируемого обучения по Хеббу (т. е. когда синапсы, которые часто срабатывают вместе, со временем укрепляют свою общую связь). Более того, исследователи смогли точно контролировать значения проводимости проводов, чтобы сеть могла выполнять свои задачи.
Обучение на основе спайков, еще один подход к нейронным сетям, который более точно имитирует процессы биологических нейронных сетей, также был продемонстрирован путем управления диаметром и проводимостью проводов.
Затем, изготовив чип с большим количеством электродов и используя микрожидкостные каналы для подачи исходного раствора к каждому электроду, исследователи надеются построить более крупную и мощную сеть. В целом, подход, определенный в этом исследовании, является большим шагом к реализации нейроморфного программного обеспечения и сокращению разрыва между когнитивными способностями людей и компьютеров.
Теперь исследователи из Университета Осаки и Университета Хоккайдо планируют изменить это, создав нейроморфное «программное обеспечение». Работа посвященная новой технологии была опубликована в журнале Advanced Functional Materials.
Хотя модели нейронных сетей добились значительных успехов в таких приложениях, как генерация изображений и диагностика рака, они по-прежнему сильно отстают от общих вычислительных возможностей человеческого мозга. Отчасти это связано с тем, что они реализованы в программном обеспечении с использованием традиционного компьютерного оборудования, которое не оптимизировано для миллионов параметров и подключений, обычно необходимых для этих моделей.
Нейроморфное программное обеспечение, основанное на мемристивных устройствах, могло бы решить эту проблему. Мемристивное устройство — это устройство, сопротивление которого определяется его историей приложенного напряжения и тока. В этом подходе электрополимеризация используется для соединения электродов, погруженных в раствор прекурсора, с помощью проводов из проводящего полимера. Затем сопротивление каждого провода настраивается с помощью небольших импульсов напряжения, в результате чего получается мемристивное устройство.
Был продемонстрирован потенциал создания быстрых и энергоэффективных сетей с использованием одномерных и двумерных структур. Наша цель состояла в том, чтобы распространить этот подход на построение трехмерной сети
— Мегуми Акаи-Касая, старший автор исследования.
Изменение трех значений проводимости G1, G2 и G3 между TE и тремя BE с помощью трехмерной полимерной проводки.
Исследователям удалось вырастить полимерные провода из обычной смеси полимеров под названием «PEDOT:PSS», которая обладает высокой проводимостью, прозрачностью, гибкостью и стабильностью. Трехмерную структуру верхнего и нижнего электродов сначала погружали в раствор прекурсора. Затем провода PEDOT:PSS были выращены между выбранными электродами путем приложения напряжения прямоугольной формы к этим электродам, имитируя формирование синаптических связей посредством направления аксонов в незрелом мозге.
После того, как провод был сформирован, его характеристики, особенно проводимость, контролировались с помощью небольших импульсов напряжения, приложенных к одному электроду, что изменяет электрические свойства пленки, окружающей провода.
Сфабрикованная сеть использовалась для демонстрации неконтролируемого обучения по Хеббу (т. е. когда синапсы, которые часто срабатывают вместе, со временем укрепляют свою общую связь). Более того, исследователи смогли точно контролировать значения проводимости проводов, чтобы сеть могла выполнять свои задачи.
Обучение на основе спайков, еще один подход к нейронным сетям, который более точно имитирует процессы биологических нейронных сетей, также был продемонстрирован путем управления диаметром и проводимостью проводов.
Затем, изготовив чип с большим количеством электродов и используя микрожидкостные каналы для подачи исходного раствора к каждому электроду, исследователи надеются построить более крупную и мощную сеть. В целом, подход, определенный в этом исследовании, является большим шагом к реализации нейроморфного программного обеспечения и сокращению разрыва между когнитивными способностями людей и компьютеров.
- Алексей Павлов
- Naruki Hagiwara et al., Advanced Functional Materials
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Антарктида достигла точки невозврата?
Выводы ведущих ученых разнятся....
Очень скоро к нам прилетит еще одна луна
Чем это может угрожать миллиардам жителей Земли?...
В Польше нашли древнюю могилу ребёнка-«вампира»
На страшное захоронение наткнулись в Хелме....
Интернет-кошмар для детей и подростков в Австралии
Правительство закрывает малолетним доступ к соцсетям....
Как зомби: частицы организма продолжили существование между жизнью и смертью
Странные клетки прозвали ксено- и антропботами....
Оказалось, что угловатая акула со свиной мордой хрюкает при поимке
А еще эта уникальная рыба просто обожает яйца....
Так отчего же вымерли шерстистые мамонты?
Последнее исследование говорит, что люди не особо и виноваты....
У Земли было кольцо, как у Сатурна
Во всяком случае, на этот счёт возникла новаторская теория....
Эксперты говорят: сети 6G будут для избранных
Нынешние телефоны не протянут в новой сети даже 30 минут....
И всё-таки пандемия ковида началась из-за животных на рынке в Китае
Вывод сделан по результатам повторного анализа геномных данных....
Белые медведи отделились от бурых всего 70 тысяч лет назад
По меркам истории царства животных — совсем недавно....
Водоросли: ключ к бесконечному источнику энергии?
Ученые считают, что новая технология радикально изменит мир....
Скелеты 30 000-летней давности показали, когда древние люди становились взрослыми
Примерно как мы, но есть очень интересные нюансы....
Крошечная атомная батарейка оказалась в тысячи раз эффективнее аналогов
Источник питания работает за счёт преобразования энергии....
Озоновый слой, оказывается, прекрасно восстанавливается
Эксперты отмечают обнадеживающие признаки....
Крошечные чёрные дыры могут перемещаться по Солнечной системе
Речь о первичных чёрных дырах астероидной массы....