Мемристоры: аналоговое снова в моде

Недавно технический гигант IBM представил миру «мозгоподобный» чип. Большинство чипов — цифровые: они хранят информацию в виде нулей и единиц. Новый вариант — аналоговые решения: компоненты под названием «мемристоры» — резисторы с эффектом памяти. Их работа аналогична синапсам мозга. В статье мы решили разобраться, почему они выходят на первый план.

Эволюция мемристоров

Нейроморфные вычисления область, которая стремится имитировать сложность и функциональность человеческого мозга в аппаратных системах. Эта сфера привлекает внимание исследователей во всем мире. Амбициозное стремление обещает изменить наше взаимодействие с искусственным интеллектом.

Ключевой игрок в этом начинании мемристор. Термин образовался из двух слов memory («память») и resistor («сопротивление»). Микроэлектронный компонент представляет собой необычную разновидность резистора со своеобразной памятью. Но ученые пошли дальше. Недавний сдвиг в технологической сфере вывел на передний план оптические мемристоры устройства, работающие на основе света, а не электричества.

Впервые о мемристорах заговорил теоретик схемотехники Леон Чуа в 1971 году, но идею реализовали на практике только в 2008 году в компании HP Labs. Первые мемристоры были электронными. Их потенциал быстро оценили, особенно в области нейроморфных вычислений, где они служили элементами вычислительных схем.

Мемристоры, обладающие способностью запоминать свое состояние даже после выключения питания, привнесли новое измерение в электронные схемы. Их уникальные свойства использовались в различных приложениях от использования в качестве компактных элементов памяти в хранилищах данных высокой плотности до вычислений в памяти.

Однако недавний переход от электронных мемристоров к оптическим знаменует собой серьезный сдвиг в этой области. Этот переход не просто технологическая модернизация, а смена парадигмы подхода к нейроморфным вычислениям. Оптические мемристоры работают на основе света, что позволяет быстрее и эффективнее обрабатывать данные.

«Представьте себе объединение невероятных преимуществ оптики с локальной обработкой информации. Это все равно, что открыть дверь в совершенно новое царство технологических возможностей, которые раньше невозможно было себе представить», — объясняет Натан Янгблад (Nathan Youngblood), ассистент профессора кафедры электротехники и вычислительной техники Инженерной школы Свансона при Питтсбургском университете.

Оптические мемристоры и их отличие от других устройств

И оптические, и электронные мемристоры разновидности энергонезависимых запоминающих устройств. Однако в оптических мемристорах для хранения и обработки информации используется свет, а в электронных электрический заряд. Это позволяет оптическим мемристорам работать с более высокими скоростями и потенциально меньшим энергопотреблением, чем их электронные аналоги.

Сравнение с традиционными оптическими устройствами

Традиционные оптические приборы, такие как лазеры и фотодиоды, обычно являются односторонними устройствами. Они либо генерируют свет, либо регистрируют его. Оптические мемристоры, напротив, могут как генерировать, так и детектировать свет, что делает их более универсальными. Кроме того, их можно настраивать и перепрограммировать по мере необходимости, что невозможно для традиционных оптических приборов.

Сравнение с электронными интегральными схемами

Электронные интегральные схемы (ИС) основа современной электроники. Однако их возможности ограничены скоростью распространения электричества и теплом, выделяемым электрическим сопротивлением. Оптические мемристоры, входящие в состав фотонных интегральных схем (ФИС), преодолевают эти ограничения за счет использования света вместо электричества. Это позволяет повысить скорость обработки данных и снизить энергопотребление.

Использование оптических мемристоров

В нейроморфных вычислениях, цель которых имитация архитектуры человеческого мозга, оптические мемристоры можно использовать для создания искусственных синапсов связей между нейронами в мозге. Это в свою очередь приведет к созданию более эффективных и мощных нейроморфных систем, способных обучаться и адаптироваться подобно человеческому мозгу.

Машинное обучение и искусственный интеллект требуют огромных объемов обработки данных. Оптические мемристоры, обладающие высокоскоростными возможностями хранения и извлечения данных, значительно ускоряют эти процессы. 

Оптические мемристорные платформы для энергонезависимой модуляции передачи данных

Для наглядного сравнения можно представить себе электронный мемристор в виде традиционной лампочки, которая использует электричество для получения света. Оптический мемристор, напротив, похож на волоконно-оптический кабель, который использует свет для передачи информации. Оптоволоконный кабель может передавать данные гораздо быстрее и на большие расстояния. 

Проблемы и будущее оптических мемристоров

Несмотря на огромный потенциал оптических мемристоров, эта технология не лишена проблем. Плотность хранения данных в оптической памяти ограничивающий фактор. Например, при использовании материалов с фазовым переходом (в настоящее время они имеют самую высокую плотность хранения данных в оптической памяти) для реализации относительно простой нейронной сети на кристалле потребуется пластина размером с ноутбук, чтобы разместить все необходимые ячейки памяти. 

«Размер имеет значение для фотоники, и нам необходимо найти способ повысить плотность хранения данных, энергоэффективность и скорость программирования, чтобы выполнять полезные вычисления в полезных масштабах», считает Янгблад.

Несмотря на эти проблемы, будущее оптических мемристоров выглядит многообещающим. Исследования по масштабированию и совершенствованию технологии оптических мемристоров могут открыть беспрецедентные возможности для нейроморфных вычислений с высокой пропускной способностью, аппаратных средств машинного обучения и искусственного интеллекта. 

 

Что будем искать? Например,ChatGPT

Мы в социальных сетях