В
течение многих десятилетий ученые и исследователи пытались заставить
компьютеры вести себя подобно искусственному мозгу вместо того, чтобы
быть просто "бездумными перемалывателями" огромным массивов двоичной
информации. Одним из препятствий, с которыми пришлось столкнуться ученым
на этом пути, является то, что в основе компьютеров лежат не
нейроны, синапсы и дендриты,
из которых и состоит головной мозг, а кремниевые CMOS-чипы,
испытывающие недостаток в том, что можно охарактеризовать термином
"гибкость", позволяющая мозгу помнить информацию, изучать и
приспосабливаться к окружающей среде.
Для того, чтобы преодолеть
вышеуказанную проблему и создать компьютер, работа которого напоминает
работу мозга, требуется использовать
альтернативные архитектуры процессоров и окружающих их чипов,
архитектуру, которую может обеспечить симбиоз нанотехнологий и
традиционной электроники. Одним из ярких примеров такого подхода
является
программа SyNAPSE Управления перспективных исследовательских программ Пентагона DARPA.
В
этом направлении также работают исследователи из Исследовательского
центра адаптивных наноустройств и наноструктур (Centre for Research on
Adaptive Nanostructures and Nanodevices, CRANN) из Тринити-Колледжа в
Дублине, которые занимаются поиском новых принципов построения нейронных
сетей, в основе которых лежит использование наноматериалов,
нанопроводников и мемристоров. Целью этого проекта, который уже получил
грант в размере 2.5 миллиона евро от Европейского Научного совета
(European Research Council, ERC), является разработка новых
вычислительных принципов и парадигм, которые подражают работе нейронных
сетей головного мозга высокоразвитых существ.
Мемристоры и
нанопроводники уже некоторое время фигурируют как одни из перспективных
направлений в создании нейронных сетей и искусственного интеллекта.
Исследователи уже использовали нанопроводники для создания электрических
цепей, сверху которых могут быть выращены искусственные нервные ткани,
что позволяет объединить нервные клетки с электроникой. А мемристоры уже
достаточно давно рассматриваются как базовый элемент для создания
чипов, на основе которых могут быть созданы системы искусственного
интеллекта.
Профессор Джон Болэнд (John Boland), директор центра
CRANN, и его коллеги нацелены на начало новых исследований, в основе
которых будет лежать опыт и данные, полученные во время предыдущих
исследований. Во время этих предыдущих исследований ученым удалось
выяснить, что электричество, ровно как и другие виды сигналов, световые
или химические, приложенные к сети нанопроводников, организованной
случайным образом, привели к проявлению некоторых явлений в определенных
местах, там, где нанопроводники пересекались друг с другом.
Вышеописанное
явление подобно тем процессам, которые происходят при работе мозга, в
котором есть пучки нервов, формирующие соединения в местах пересечения
друг с другом. И это именно то место, где необходимо использовать
мемристоры, способные запоминать свое состояние после того, как через
них прошел электрический сигнал.
Такие самообучающиеся нейронные
сети, созданные на основе нанопроводников и мемристоров, по мнению
исследователей из центра CRANN, могут найти широкое применение в
процессорах, способных решать ряд узких специализированных задач,
решение которых обычными методами требует большого количества вычислений
и высокой вычислительной мощности. В качестве примера такой задачи
можно привести задачу распознавания лиц, задачу, которую мозг выполняет
практически моментально, а ее решение математическим способом требует
значительных затрат вычислительной мощности.