Нейронные сети нового поколения: Переключатели Ovonic имитируют работу дендритов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи продемонстрировали, как компактные переключатели Ovonic могут выполнять сложные вычисления, подобно биологическим нейронам, открывая путь к энергоэффективным вычислительным системам.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Однокомпонентное устройство на основе пороговых переключателей Ovonic обеспечивает универсальную булеву логику, обнаружение границ и значительное повышение энергоэффективности в нейроморфных вычислениях.

Несмотря на успехи цифровых вычислений, их энергоэффективность становится все более критичным ограничением. В работе, озаглавленной ‘Ovonic switches enable energy-efficient dendrite-like computing’, представлено устройство на основе переключателей Ovonic, имитирующее дендритные вычисления и демонстрирующее универсальную булеву логику, обнаружение границ изображения и значительно улучшенную энергоэффективность. Разработанный однокомпонентный элемент способен выполнять сложные логические операции и дискриминацию сигналов, превосходя по эффективности традиционные цифровые решения. Может ли подобный подход стать основой для создания принципиально новых, энергоэффективных нейроморфных вычислительных систем, вдохновленных биологическими нейронами?

Взлом Мозга: Новый Подход к Вычислениям

Современные вычислительные архитектуры, несмотря на впечатляющую скорость, сталкиваются с проблемой чрезмерного энергопотребления при решении сложных задач. В отличие от них, человеческий мозг, обладая значительно меньшей мощностью, демонстрирует поразительную энергоэффективность. Этот контраст обусловлен принципиально иной организацией вычислений: традиционные компьютеры разделяют обработку и память, что требует постоянной передачи данных и, как следствие, больших затрат энергии. Мозг же, напротив, выполняет обработку непосредственно в местах хранения информации — в нейронах и синапсах — что позволяет значительно снизить энергозатраты и достичь высокой эффективности даже при выполнении сложных когнитивных задач. Понимание этих принципов лежит в основе разработки новых вычислительных парадигм, стремящихся к энергоэффективности, сравнимой с человеческим мозгом.

Вдохновлённые принципами работы биологических нейронов, исследователи предлагают новую парадигму вычислений — Дендритные вычисления — направленную на преодоление ограничений традиционных архитектур. Данный подход имитирует сложность дендритов — разветвлённых отростков нейронов, отвечающих за интеграцию сигналов. В отличие от последовательной обработки информации в классических компьютерах, дендритные вычисления позволяют осуществлять параллельную обработку непосредственно внутри искусственных нейронов, что потенциально обеспечивает значительное снижение энергопотребления и повышение эффективности при решении сложных задач. Идея заключается в создании искусственных нейронов, способных к сложной внутренней динамике и адаптации, имитирующей обработку сигналов в реальных биологических системах, открывая перспективы для разработки более энергоэффективных и интеллектуальных вычислительных систем.

В основе данной вычислительной парадигмы лежат искусственные нейроны, стремящиеся воспроизвести ключевые особенности своих биологических аналогов, включая способность к самоподдерживающейся динамике. В отличие от традиционных цифровых схем, полагающихся на дискретные переключения, эти нейроны способны генерировать и поддерживать активность, даже при отсутствии постоянного внешнего входного сигнала. Такая самовозбуждающаяся активность, подобно той, что наблюдается в дендритах биологических нейронов, позволяет системе обрабатывать информацию более эффективно и гибко, поскольку она позволяет сохранять и усиливать слабые сигналы. Это позволяет реализовать вычисления, потребляющие значительно меньше энергии, поскольку для поддержания активности не требуется постоянного обновления состояния, а вычисления выполняются за счет внутренних динамических процессов нейрона. Таким образом, искусственные нейроны с самоподдерживающейся динамикой представляют собой фундаментальный шаг к созданию вычислительных систем, приближающихся по эффективности к человеческому мозгу.

Овонические Переключатели: Ключ к Искусственным Нейронам

Овонический пороговый переключатель (OTS) представляет собой нестабильный электрический механизм переключения, критически важный для создания функциональных искусственных нейронов. Принцип его работы основан на резком изменении электрического сопротивления материала под воздействием электрического тока. В отличие от энергонезависимых типов памяти, состояние OTS сохраняется только при наличии питания. Эта волатильность, хотя и является ограничением для некоторых применений, позволяет создавать устройства, более точно имитирующие динамическое поведение биологических нейронов, где синаптическая активность зависит от текущих входных сигналов. Переключение между высоко- и низкоимпедансным состояниями происходит при достижении порогового напряжения или тока, что позволяет использовать OTS для моделирования процессов возбуждения и торможения в нейронных сетях.

Технология, основанная на использовании материалов, таких как легированный сурьмой и теллуром селенид германия (Sb-Te-doped GeSe), позволяет создавать устройства, воспроизводящие характеристики ответа нейронов. Эти материалы демонстрируют возможность переключения между различными состояниями проводимости в зависимости от приложенного напряжения, что позволяет эмулировать процессы синаптической пластичности и интеграции сигналов, присущие биологическим нейронам. Конкретно, изменение сопротивления материала в ответ на электрический импульс позволяет моделировать возбуждение нейрона, а сохранение этого состояния — кратковременную память, необходимую для обработки информации. Регулируя концентрацию легирующих элементов и структуру материала, можно настраивать порог переключения и время удержания состояния, оптимизируя работу искусственного нейрона.

Основой реализации логических схем на основе технологии переключения по порогу Ovonic (OTS) является способность материала изменять свое электрическое сопротивление между двумя устойчивыми состояниями. Это позволяет создавать логические элементы, такие как И, ИЛИ, и НЕ, путем управления напряжением или током, подаваемым на устройство. Комбинация этих базовых элементов обеспечивает возможность построения более сложных цифровых схем, включая сумматоры, мультиплексоры и даже полные процессоры, что делает OTS перспективной технологией для разработки энергоэффективных и компактных вычислительных систем.

От Логических Вентилей к Функциональным Схемам

Используя логику на основе переключателей Ovonic Threshold (OTS), были реализованы базовые цифровые схемы, включая логические элементы XOR и AND. В качестве кульминации этого процесса был создан полусумматор (Half Adder), представляющий собой комбинацию логических элементов для выполнения бинарного сложения. Реализация этих схем демонстрирует функциональность OTS-логики и служит основой для построения более сложных вычислительных блоков. Полусумматор состоит из одного XOR-элемента (для вычисления суммы) и одного AND-элемента (для вычисления переноса), что позволяет выполнять сложение двух однобитных чисел.

На основе реализованного полусумматора, представлен полный сумматор, демонстрирующий возможность построения более сложных вычислительных функций. Полный сумматор, в отличие от полусумматора, учитывает входной перенос $C_{in}$ , что позволяет выполнять сложение многоразрядных чисел. Он реализует логическую функцию суммы $S = A \oplus B \oplus C_{in}$ и функцию переноса $C_{out} = (A \cdot B) + (A \cdot C_{in}) + (B \cdot C_{in})$ , обеспечивая корректное суммирование с учетом переноса между разрядами. Данная реализация демонстрирует масштабируемость разработанной логики на основе переключателей Ovonic Threshold Switch (OTS) и возможность создания более сложных арифметических блоков.

Разработанный нами XOR-оператор на основе овoнических пороговых переключателей демонстрирует энергоэффективность в 470 пДж/спайк. Этот показатель сопоставим с энергоэффективностью GPU 2017 года выпуска. При масштабировании узлов производства ожидается более чем 10,000-кратное увеличение энергоэффективности по сравнению с GPU 2023 года. Данный результат указывает на значительный потенциал овoнических технологий для создания энергоэффективных вычислительных систем.

Продвинутая Обработка: Обнаружение Границ и Анализ Изображений

Реализация детекции границ, ключевого процесса в компьютерном зрении, была достигнута посредством использования логической операции исключающего ИЛИ (XOR). Этот подход позволяет эффективно выделять контуры объектов на изображении, идентифицируя резкие изменения интенсивности пикселей. Принцип работы заключается в сравнении каждого пикселя с его соседями; значительная разница указывает на границу. Благодаря простоте и эффективности XOR-вентилей, данный метод обеспечивает быстрое и энергоэффективное определение границ, что является критически важным для широкого спектра задач, включая распознавание образов, анализ изображений и машинное зрение.

Анализ изменений интенсивности изображения, известный как оценка градиента, является важным дополнением к обнаружению границ. Этот метод позволяет не просто выявлять контуры объектов, но и определять характер и степень этих изменений, что значительно расширяет возможности интерпретации изображения. Оценка градиента позволяет определить направления наибольшего изменения яркости пикселей, выявляя, например, текстуру поверхности или направление света. Это особенно ценно в задачах распознавания образов, где понимание контекста и деталей изображения имеет решающее значение. По сути, оценка градиента превращает статичное изображение в карту интенсивности, предоставляя информацию о пространственном распределении яркости и позволяя более глубоко понять содержание изображения.

Исследования показали, что разработанный метод обнаружения границ на изображениях размером 512×512 пикселей потребляет всего 245 мДж энергии. Этот показатель демонстрирует сопоставимую энергоэффективность с высокопроизводительным графическим процессором V100, которому для выполнения той же задачи требуется 354 мДж. Полученные результаты указывают на потенциал использования предлагаемого метода в энергоограниченных системах и мобильных устройствах, где оптимизация энергопотребления играет ключевую роль. Эффективность алгоритма позволяет значительно снизить затраты энергии при обработке изображений, открывая новые возможности для приложений компьютерного зрения.

Исследование демонстрирует, что создание вычислительных систем, имитирующих дендриты, открывает новые горизонты в энергоэффективных вычислениях. Подобный подход позволяет реализовать сложные логические операции, такие как XOR, и эффективно обнаруживать границы, что критически важно для нейроморфных вычислений. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». В данном случае, оптимизация заключается в создании единого компонента, выполняющего множество функций, что является воплощением принципов элегантности и эффективности в проектировании вычислительных систем. Понимание фундаментальных принципов работы этих компонентов — ключ к созданию более интеллектуальных и энергоэффективных технологий будущего.

Куда же дальше?

Представленные в работе результаты, безусловно, демонстрируют потенциал единичного элемента на основе овновой пороговой коммутации для эмуляции дендритных вычислений. Однако, если система не поддается взлому, значит, ее не поняли до конца. Очевидным ограничением остается масштабируемость. Создание действительно сложных нейронных сетей требует не просто воспроизведения отдельных дендритов, но и организации их взаимодействия в рамках единой архитектуры. Вопрос о стабильности и воспроизводимости характеристик устройств при массовом производстве пока остается открытым — а значит, и вопрос о практической реализации энергоэффективных нейроморфных систем.

Дальнейшие исследования неизбежно должны быть направлены на разработку методов интеграции этих элементов в более сложные вычислительные схемы. Необходимо изучить возможности использования различных топологий соединений и алгоритмов обучения для оптимизации производительности и энергоэффективности. Более того, интересным представляется исследование возможности адаптации этих устройств для выполнения других типов вычислений, выходящих за рамки традиционной логики — а значит, и пересмотр самого понятия “вычисление”.

В конечном итоге, успех этого направления зависит не только от совершенствования аппаратной части, но и от разработки новых алгоритмов и архитектур, способных в полной мере использовать потенциал этих уникальных устройств. Задача не в том, чтобы просто скопировать мозг, а в том, чтобы понять принципы, лежащие в его основе, и создать принципиально новые вычислительные системы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23736.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-02 02:25