IBM создала искусственные нейроны с возможностью фазового перехода

Компьютеры довольно давно уже сравнивают с искусственными «мозгами», однако компания IBM решила вывести это сравнение на новый уровень и создала рабочий искусственный физический нейрон. Исследовательский центр технологического гиганта в Цюрихе создал 500 искусственных нейронов для симуляции передачи сигналов тем же аналогичным образом, как это происходит внутри органического мозга.

Успешная демонстрация передачи сигнала доказала, что элементы подобных систем могут уменьшаться до микроскопических размеров и тем не менее по-прежнему оставаться работоспособными. Как указывает портал Ars Technica, заслуга IBM лежит в том, что их искусственные нейроны построены на базе хорошо известных материалов. При этом эти материалы можно уменьшать до нанометрового уровня, не теряя их свойств и функциональности.

Органические нейроны заключены в мембраны, которые действуют как сигнальные ворота, забирающие определенное количество энергии для работы. В версии IBM эта роль отводится германий-сульма-теллуровым ячейкам (GST), встречающимся обычно в оптических дисках. При достаточном нагреве у GST изменяется физическая фаза. Из аморфного изолятора она переходит в фазу кристаллического проводника. Другими словами, сигнал проходит через мембрану только тогда, когда на нее подается достаточно электричества для перехода GST в кристаллическую фазу, а затем возвращения в аморфную.

Однако для звания полноценного искусственного нейрона они должны обладать еще одной характеристикой, присущей органическому аналогу — стохастичностью, или случайностью поведения при подаче сигнала. IBM утверждает, что в своих нейронах они этого добились, так как GST-мембраны никогда не возвращаются в одну и ту же структурную конфигурацию. Эта особенность позволяет выполнять те задачи, выполнить которые не было бы возможным, если бы результаты были идеально предсказуемыми.

Как предполагает портал Ars Technica, в будущем на основе подобных искусственных нейронов ученые смогут создавать компьютеры, эффективно имитирующие параллельную обработку информации (как это делает наш мозг), а также применять этот принцип для обработки сенсорной информации. Однако, как отмечается, создание таких машин будет куда более простой задачей, чем написание под них соответствующего софта.