Отдельные нейроны людского мозга (центральный отдел нервной системы животных и человека) с высочайшей скоростью и эффективностью могут делать так именуемые логические операции. Вычислительные системы, которые подражают работе био нейронов, так именуемые нейроморфные системы могут делать подобные операции с помощью нескольких электрических узлов, соединенных в схему логического элемента. Не так издавна исследователи из Фуданьского института и китайской Академии окончили разработку электрических аналогов нейронов — нейристоры, элементы структуры которых сделаны из двумерных плоских материалов. И такие нейристоры уже на данный момент способны делать логические операции OR, AND, XNOR и XOR без потребности в доп устройствах.
«Наши нейристоры построены по схеме с двойным управляющим электродом, затвором, а в качестве канала употребляется двумерный материал» — пишут исследователи, — «Используя полупроводники n-, p-типа и их комбинацию, мы можем воплотить выполнение нейристором хоть какой логической операции. Потому один нейристор уже можно разглядывать как отдельный логический элемент».
Для проверки работоспособности ученые сделали нейристоры 2-ух типов — из диселенида вольфрама (WSe2) и дисульфида молибдена (MoS2), а структура этих нейристоров была создана для выполнения операций суммировании и проверки четности. При всем этом, ученые получили 78-процентную экономию площади кристалла по сопоставлению с площадью, занимаемую обычным логическим элементом, выполняющим такую же функцию.
Опосля этого ученые сделали искусственную нейронную сеть на базе трехмерной структуры их частей XNOR. Эта сеть показала производительность на уровне 622.35 тера-операций за секунду за ватт и потребление энергии 7.31 мВт на один элемент.
Такие характеристики молвят о том, что такие нейристоры и логические элементы могут стать основой нейроморфных микропроцессоров последующего поколения, которые будут иметь очень умеренные габариты при весьма высочайшем быстродействии и эффективности. А в самом ближнем времени китайские ученые планируют включить в состав нейристора элемент памяти, состояние которого будет переключать полярность нейристора, что дозволит программировать устройство для выполнения разных логических операций.
Источник:
