Исследователи из Университета штата Северная Каролина и их коллеги разработали мягкий и эластичный синаптический транзистор, способный самостоятельно восстанавливать свою электрическую функцию и память после механических повреждений. Устройство, имитирующее работу синапсов головного мозга, может стать основой для следующего поколения искусственного интеллекта, работающего без интернета и потребляющего минимум энергии.
Современные системы искусственного интеллекта требуют колоссальных вычислительных ресурсов: дата-центры, обслуживающие ИИ, потребляют гигаватты электроэнергии, а их строительство стоит миллиарды долларов. Причина в фундаментальном ограничении традиционной архитектуры компьютеров — так называемом «бутылочном горлышке фон Неймана»: процессор и память в них разделены, и данные постоянно передаются между блоками, что замедляет работу и расходует энергию.
Человеческий мозг решает эту проблему иначе: он потребляет всего около 20 ватт, при этом одновременно хранит и обрабатывает информацию в одних и тех же нейронных сетях. Новый транзистор, созданный учеными, работает по тому же принципу. Он относится к классу органических электрохимических транзисторов, способных одновременно выполнять функции памяти и вычислений, подобно биологическому синапсу . Низкое рабочее напряжение и высокая гибкость делают эти устройства перспективными для носимой электроники.
Уникальной особенностью разработки стала способность к самовосстановлению после физических повреждений. В эксперименте устройство, разрезанное пополам, в течение суток восстанавливало большую часть своей электрической функции и сохраненной информации . Это свойство критически важно для долговременной работы носимых устройств, которые подвергаются постоянным механическим нагрузкам.
Потенциальные применения технологии простираются от создания ИИ-помощников, способных работать на смартфоне без подключения к облачным серверам, до высокоточных медицинских датчиков и автономных дронов. Сибирские ученые также внесли вклад в это направление, разработав материал для гибких элементов памяти, которые выдерживают многочисленные деформации и способны хранить и многократно перезаписывать информацию всего за 30 наносекунд . Появление самовосстанавливающихся нейроморфных чипов открывает новую эру в вычислительной технике, где устройства смогут работать автономно, не требуя постоянного подключения к энергоемким дата-центрам.
