MIT-ingenieurs hebben een "brain-on-a-chip, " kleiner dan een stuk confetti, dat is gemaakt van tienduizenden kunstmatige hersensynapsen die bekend staan ​​​​als memristors - op silicium gebaseerde componenten die de informatieoverdragende synapsen in het menselijk brein nabootsen.

De onderzoekers leenden principes van metallurgie om elke memristor te fabriceren uit legeringen van zilver en koper, samen met silicium. Toen ze de chip door verschillende visuele taken lieten lopen, de chip was in staat om opgeslagen afbeeldingen te "herinneren" en ze vele malen te reproduceren, in versies die scherper en schoner waren in vergelijking met bestaande memristorontwerpen gemaakt met ongelegeerde elementen.

hun resultaten, vandaag gepubliceerd in het tijdschrift Natuur Nanotechnologie , demonstreren een veelbelovend nieuw memristorontwerp voor neuromorfe apparaten - elektronica die is gebaseerd op een nieuw type circuit dat informatie verwerkt op een manier die de neurale architectuur van de hersenen nabootst. Dergelijke door de hersenen geïnspireerde circuits kunnen worden ingebouwd in kleine, draagbare apparaten, en zou complexe rekentaken uitvoeren die alleen de hedendaagse supercomputers aankunnen.

"Tot dusver, kunstmatige synapsnetwerken bestaan ​​als software. We proberen echte neurale netwerkhardware te bouwen voor draagbare kunstmatige-intelligentiesystemen. " zegt Jeehwan Kim, universitair hoofddocent werktuigbouwkunde aan het MIT. "Stel je voor dat je een neuromorf apparaat aansluit op een camera in je auto, en hem lichten en objecten te laten herkennen en onmiddellijk een beslissing te laten nemen, zonder dat u verbinding hoeft te maken met internet. We hopen energie-efficiënte memristors te gebruiken om die taken op locatie uit te voeren, live."

Zwervende ionen

memristors, of geheugentransistors, zijn een essentieel element in neuromorphic computing. In een neuromorf apparaat, een memristor zou dienen als de transistor in een circuit, hoewel de werking ervan meer lijkt op een hersensynaps - de verbinding tussen twee neuronen. De synaps ontvangt signalen van één neuron, in de vorm van ionen, en stuurt een overeenkomstig signaal naar het volgende neuron.

Een transistor in een conventioneel circuit verzendt informatie door te schakelen tussen een van de slechts twee waarden, 0 en 1, en dit alleen te doen wanneer het signaal dat het ontvangt, in de vorm van een elektrische stroom, is van een bepaalde sterkte. In tegenstelling tot, een memristor zou langs een helling werken, net als een synaps in de hersenen. Het signaal dat het produceert, is afhankelijk van de sterkte van het signaal dat het ontvangt. Hierdoor zou een enkele memristor veel waarden kunnen hebben, en voeren daarom een ​​veel breder scala aan bewerkingen uit dan binaire transistoren.

Als een hersensynaps, een memristor zou ook de waarde kunnen "onthouden" die is gekoppeld aan een bepaalde stroomsterkte, en produceren exact hetzelfde signaal de volgende keer dat het een vergelijkbare stroom ontvangt. Dit kan ervoor zorgen dat het antwoord op een complexe vergelijking, of de visuele classificatie van een object, is betrouwbaar - een prestatie waarbij normaal gesproken meerdere transistors en condensatoren betrokken zijn.

uiteindelijk, wetenschappers stellen zich voor dat memristors veel minder chipvastgoed nodig hebben dan conventionele transistors, krachtige, draagbare computerapparatuur die niet afhankelijk is van supercomputers, of zelfs verbindingen met internet.

Bestaande memristorontwerpen, echter, zijn beperkt in hun prestaties. Een enkele memristor is gemaakt van een positieve en negatieve elektrode, gescheiden door een "schakelmedium, " of ruimte tussen de elektroden. Wanneer een spanning op één elektrode wordt toegepast, ionen van die elektrode stromen door het medium, het vormen van een "geleidingskanaal" naar de andere elektrode. De ontvangen ionen vormen het elektrische signaal dat de memristor door het circuit zendt. De grootte van het ionkanaal (en het signaal dat de memristor uiteindelijk produceert) moet evenredig zijn met de sterkte van de stimulerende spanning.

Kim zegt dat bestaande memristorontwerpen redelijk goed werken in gevallen waarin spanning een groot geleidingskanaal stimuleert, of een zware stroom van ionen van de ene elektrode naar de andere. Maar deze ontwerpen zijn minder betrouwbaar wanneer memristors subtielere signalen moeten genereren, via dunnere geleidingskanalen.

Hoe dunner een geleidingskanaal, en hoe lichter de stroom van ionen van de ene elektrode naar de andere, hoe moeilijker het is voor individuele ionen om bij elkaar te blijven. In plaats daarvan, ze hebben de neiging om van de groep af te dwalen, ontbinding binnen het medium. Als resultaat, het is moeilijk voor de ontvangende elektrode om hetzelfde aantal ionen betrouwbaar op te vangen, en dus hetzelfde signaal uitzenden, wanneer gestimuleerd met een bepaald laag stroombereik.

Lenen bij metallurgie

Kim en zijn collega's vonden een manier om deze beperking te omzeilen door een techniek uit de metallurgie te lenen, de wetenschap van het samensmelten van metalen tot legeringen en het bestuderen van hun gecombineerde eigenschappen.

"Traditioneel, metallurgen proberen verschillende atomen toe te voegen aan een bulkmatrix om materialen te versterken, en wij dachten, waarom niet de atomaire interacties in onze memristor aanpassen, en voeg een legeringselement toe om de beweging van ionen in ons medium te regelen, ' zegt Kim.

Ingenieurs gebruiken meestal zilver als materiaal voor de positieve elektrode van een memristor. Het team van Kim doorzocht de literatuur om een ​​element te vinden dat ze met zilver konden combineren om zilverionen effectief bij elkaar te houden. terwijl ze snel door kunnen stromen naar de andere elektrode.

Het team landde op koper als het ideale legeringselement, omdat het beide kan binden met zilver, en met silicium.

"Het fungeert als een soort brug, en stabiliseert de zilver-silicium interface, ' zegt Kim.

Om memristors te maken met hun nieuwe legering, de groep maakte eerst een negatieve elektrode van silicium, maakte vervolgens een positieve elektrode door een kleine hoeveelheid koper af te zetten, gevolgd door een laagje zilver. Ze plaatsten de twee elektroden rond een amorf siliciummedium. Op deze manier, ze maakten een patroon van een millimeter vierkante siliciumchip met tienduizenden memristors.

Als eerste test van de chip, ze creëerden een grijsschaalbeeld van het Captain America-schild. Ze stelden elke pixel in de afbeelding gelijk aan een overeenkomstige memristor in de chip. Vervolgens moduleerden ze de geleiding van elke memristor die relatief sterk was ten opzichte van de kleur in de overeenkomstige pixel.

De chip produceerde hetzelfde scherpe beeld van het schild, en was in staat om het beeld te "herinneren" en het vele malen te reproduceren, vergeleken met chips gemaakt van andere materialen.

Het team heeft de chip ook door een beeldverwerkingstaak geleid, het programmeren van de memristors om een ​​afbeelding te wijzigen, in dit geval van MIT's Killian Court, op verschillende specifieke manieren, inclusief het verscherpen en vervagen van de originele afbeelding. Opnieuw, hun ontwerp produceerde de opnieuw geprogrammeerde afbeeldingen betrouwbaarder dan bestaande memristorontwerpen.

"We gebruiken kunstmatige synapsen om echte inferentietests te doen, " zegt Kim. "We zouden deze technologie graag verder willen ontwikkelen om grotere arrays te hebben om beeldherkenningstaken uit te voeren. En op een dag, misschien kun je kunstmatige hersens bij je dragen om dit soort taken uit te voeren, zonder verbinding te maken met supercomputers, het internet, of de wolk."

Dit verhaal is opnieuw gepubliceerd met dank aan MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), een populaire site met nieuws over MIT-onderzoek, innovatie en onderwijs.