I dette blogginnlegget skal vi utforske prinsippene og egenskapene til memristorer – elektroniske enheter som etterligner menneskelige synapser – og deres betydning innen kunstig intelligens-teknologi.
Når du tar t-banen for første gang, virker den klaprende lyden fra hjulene uvanlig høy. Men når toget passerer den ene stasjonen etter den andre, kommer det et punkt hvor vi knapt legger merke til den lyden lenger. Dette er fordi sansene våre har blitt desensibiliserte når den samme stimulusen gjentas. I motsetning til dette blir ikke en maskins sanser lett desensibiliserte. La oss ta en drikkeautomat som et eksempel. Maskinen registrerer nøyaktig hvilken knapp som er trykket på og dispenserer deretter den tilsvarende drikken. Selv om denne prosessen gjentas hele dagen, utfører maskinen den samme handlingen uten å nøle dagen etter. For de fleste maskiner forblir ytelsen konsistent selv under slike repeterende oppgaver. Så hva om maskiner hadde egenskapen at sansene sine er sløvet, akkurat som mennesker?
Sensorisk sløvhet er nært knyttet til synapser. Synapser er forbindelsene mellom nevroner – nervecellene som utgjør den menneskelige hjernen – og sensorisk informasjon overføres i form av elektrokjemiske signaler når den passerer gjennom nevroner og synapser. Når det samme signalet overføres gjentatte ganger, reduseres effektiviteten til nevral overføring ved synapsen midlertidig, noe som resulterer i et fenomen kjent som sensorisk sløvhet. Så, er det mulig å etterligne disse egenskapene til synapser i datamaskiner?
Kjernen i konvensjonelle datamaskiner består av utallige transistorer. Faktisk har det tidligere blitt forsket på å etterligne menneskelige synapser ved hjelp av transistorer. Det er imidlertid kjent at den menneskelige hjernen inneholder over 100 billioner synapser, og implementering av alle disse med transistorer står overfor betydelige begrensninger når det gjelder integrasjonstetthet og strømforbruk. Etter hvert som transistorbaserte nevrale nettverk vokser i skala, øker plassbehovet og strømforbruket dramatisk. Av denne grunn retter forskere oppmerksomheten mot en ny elektronisk enhet kalt memristor, som kan implementere egenskaper som ligner mer på menneskelige synapser.
Begrepet «memristor» er en sammenstilling av «minne» og «motstand»; det refererer til en ultraliten elektronisk enhet som beholder påvirkningen av tidligere strømflyt. Mens en motstand vanligvis bestemmer størrelsen på strømmen, endres en memristors motstandsverdi avhengig av den totale mengden strøm som har flytt gjennom den. Den beholder også sin siste motstandstilstand selv etter at strømforsyningen er avbrutt. Disse egenskapene anses som en stor fordel fordi de tillater lagring av informasjon uten behov for en separat minneenhet. Selv om konvensjonelle transistorer også kan lagre informasjon, krever de ekstra kretser, noe som øker størrelsen på enheten og øker strømforbruket. I motsetning til dette har memristorer en enkel struktur, bruker lite strøm og er godt egnet for høy integrasjon; som et resultat av dette blir de forsket på som en nøkkelteknologi innen neste generasjons minne og nevromorfisk databehandling.
Selv om konseptet med memristor først ble foreslått av professor Leon O. Chua i 1971, fikk det ikke mye oppmerksomhet den gangen fordi transistorteknologien utviklet seg raskt. Etter at forskere ved Hewlett-Packard implementerte en ekte memristor i 2008, fikk imidlertid relatert forskning betydelig momentum, og den regnes nå som en av kjerneteknologiene innen neste generasjons halvledere og kunstig intelligens-maskinvare.
En memristor er fundamentalt strukturert med titanoksid (TiO₂) klemt mellom platinaelektroder. Titandioksid er delt inn i to regioner med forskjellige egenskaper avhengig av fordelingen av oksygen. Den ene regionen er titandioksid (TiO₂), som er fullstendig mettet med oksygen og hvor oksygen knapt beveger seg; den andre er titandioksid (TiO₂-x), hvor noe oksygen mangler, slik at oksygen kan bevege seg relativt fritt. Siden strøm flyter lett gjennom regionen der oksygenet er delvis utarmet selv ved lave spenninger, reduseres den totale elektriske motstanden etter hvert som andelen av denne regionen øker. Platinaelektroder plasseres over og under titandioksidlaget for å påføre spenning.
La oss nå se på tilfellet der en negativ spenning påføres den øvre elektroden. Siden like ladninger frastøter hverandre, beveger oksygenionene nær grensesnittet seg mot det motsatte området. Som et resultat blir en del av området som tidligere var mettet med oksygen, et område der elektrisitet flyter lett når oksygen slipper ut, og området der strømmen flyter lett utvider seg gradvis. Omvendt, hvis en negativ spenning påføres den nedre elektroden, beveger oksygenionene seg tilbake i sin opprinnelige retning, noe som fører til at området med høy elektrisk ledningsevne krymper, mens området med tilstrekkelig oksygen utvider seg igjen. Disse endringene fortsetter så lenge spenningen påføres, noe som demonstrerer den første egenskapen til en memristor: motstandsverdien endres avhengig av mengden strøm som flyter.
Så hvorfor forblir motstandsverdien uendret selv etter at strømmen er slått av? Transistorer endrer også tilstand avhengig av spenning, men de kan vanligvis ikke opprettholde den tilstanden når strømmen er brutt. I motsetning til dette, siden atomarrangementet i selve titanoksidet endres i en memristor, beholdes den endelige tilstanden selv etter at strømmen er brutt.
I områder der det er delvis oksygenmangel, finnes det to typer titanioner (Ti³⁺, Ti⁴⁺). Når oksygenioner beveger seg, forskyves elektroner mellom titanioner for å opprettholde ladningsbalansen, og i prosessen omdannes noen Ti³⁺-ioner til Ti⁴⁺-ioner. Siden Ti⁴⁺-ioner, som har en større positiv ladning, tiltrekker seg negativt ladede oksygenioner sterkere, skjer denne ladningsoverføringen naturlig. Til syvende og sist, selv etter at spenningen er fjernet, forblir den nye atomordningen uendret, slik at motstanden også opprettholder sin endelige tilstand.
Enkelt sagt, det ligner på en situasjon der én person sitter i et sete på en T-bane, og setet ved siden av dem er tomt. Hver gang toget beveger seg, flytter personen ett sete over til det tomme setet, men antallet tomme seter forblir ett. Akkurat som personens posisjon endres, men setenes overordnede struktur forblir den samme, endres bare arrangementet av oksygenioner og elektroner i en memristor, mens den overordnede strukturen bevares, slik at den kan «huske» sin tidligere tilstand.
Forskere bemerker at denne egenskapen er svært lik den hos menneskelige synapser. I synapser endres effektiviteten til nevral overføring når det samme signalet gjentas; på samme måte endres motstandsverdien i memristorer når strømmen flyter gjentatte ganger. På grunn av disse likhetene forskes det på memristorer som kjernekomponenter i nevromorfisk databehandling, som etterligner den menneskelige hjernen. Faktisk utvikler forskere ulike typer kunstig intelligens-maskinvare ved å kombinere memristorer med CMOS-kretser (Complementary Metal Oxide Semiconductor) for å etterligne oppførselen til nevroner og synapser, og relatert forskning pågår for tiden.
Om noen tiår kan selv drikkeautomater være utstyrt med kunstig intelligens som ligner på den menneskelige hjernen. Tenk deg at du står foran en automat og trykker på en knapp, bare for at maskinen skal gjenkjenne fingeravtrykket ditt eller annen biometrisk informasjon og si: «Jeg vet hvilken drink du drakk i fjor sommer.» Du kan bare svare: «Gi meg da den samme som sist.»
