Ученые давно исследуют возможности повышения энергоэффективности обычных компьютеров, обращая внимание на функционирование человеческого мозга в поисках вдохновения. Они стремятся имитировать его уникальные возможности различными способами. Эти исследования привели к разработке компьютеров, которые моделируют мозг, отходя от традиционной двоичной обработки и используя аналоговые методы, подобные работе нашего мозга. Однако, хотя мозг работает в водной среде с растворенными ионами, большинство современных компьютеров, основанных на принципах мозга, все еще используют твердые материалы.
Возникает вопрос: не могли бы мы достичь более точной имитации мозга, используя аналогичную среду? Это интересное предположение лежит в основе развивающейся области ионтронных нейроморфных вычислений.
В недавнем исследовании, опубликованном в PNAS, ученые впервые продемонстрировали систему, основанную на воде и соли, которая способна обрабатывать сложную информацию, эмулируя работу нашего мозга. Основу этого открытия составляет миниатюрное устройство размером 150 на 200 микрометров, имитирующее поведение синапса — ключевого элемента мозга, отвечающего за передачу сигналов между нейронами.
Тим Камсма, кандидат наук Института теоретической физики и Математического института Утрехтского университета, и главный автор исследования, выражает свое восторженное отношение:
Хотя искусственные синапсы, способные обрабатывать сложную информацию, уже существуют на основе твердых материалов, теперь мы впервые показываем, что этот прогресс можно достичь, используя воду и соль. Мы успешно повторяем функции нейронов, используя систему, работающую в той же среде, что и мозг.
Разработанное учеными устройство, названное ионтронным мемристором, представляет собой микроканал конической формы, наполненный раствором воды и соли. Подача электрических импульсов заставляет ионы жидкости перемещаться по каналу, что приводит к изменению концентрации ионов. Изменение проводимости канала, в зависимости от интенсивности импульса, отражает усиление или ослабление связей между нейронами. Степень изменения проводимости служит измеряемым показателем входного сигнала. Дополнительно отмечается, что длина канала влияет на длительность изменений концентрации.
Идея этого открытия отражает вклад Камсмы, который недавно начал свою докторскую диссертацию. Он превратил свою концепцию, основанную на использовании искусственных ионных каналов для классификационных задач, в надежную теоретическую модель.
Камсма подчеркивает фундаментальное значение этого исследования, отмечая, что ионтронные нейроморфные вычисления, несмотря на быстрый прогресс, все еще находятся на ранней стадии развития. Он предполагает, что результатом будет создание компьютерной системы, значительно превосходящей по эффективности и энергопотреблению современные технологии. Однако реализация этого видения на данный момент остается в сфере спекуляций. Тем не менее, Камсма считает, что данная публикация является значительным шагом вперед.
