W tym wpisie na blogu przyjrzymy się zasadom działania i cechom memrystorów — urządzeń elektronicznych, które naśladują ludzkie synapsy — oraz ich znaczeniu w technologii sztucznej inteligencji.
Kiedy pierwszy raz jedziesz metrem, stukot kół wydaje się niezwykle głośny. Jednak gdy pociąg mija kolejne stacje, nadchodzi moment, w którym ledwo zauważamy ten dźwięk. Dzieje się tak, ponieważ nasze zmysły stają się niewrażliwe na ten sam bodziec, który się powtarza. Natomiast zmysły maszyny nie ulegają łatwo znieczuleniu. Weźmy na przykład automat z napojami. Maszyna dokładnie rozpoznaje, który przycisk został naciśnięty, a następnie wydaje odpowiedni napój. Nawet jeśli proces ten powtarza się przez cały dzień, następnego dnia maszyna wykonuje tę samą czynność bez wahania. W przypadku większości maszyn wydajność pozostaje stała, nawet podczas tak powtarzalnych zadań. Co by było, gdyby maszyny miały cechę przytępionych zmysłów, tak jak ludzie?
Otępienie sensoryczne jest ściśle związane z synapsami. Synapsy to połączenia między neuronami – komórkami nerwowymi budującymi ludzki mózg – a informacje sensoryczne są przekazywane w postaci sygnałów elektrochemicznych, przechodząc przez neurony i synapsy. Wielokrotne przesyłanie tego samego sygnału powoduje chwilowy spadek wydajności transmisji neuronowej w synapsie, co prowadzi do zjawiska znanego jako otępienie sensoryczne. Czy zatem możliwe jest odwzorowanie tych cech synaps w komputerach?
Rdzeń konwencjonalnych komputerów składa się z niezliczonej liczby tranzystorów. W rzeczywistości, wcześniej prowadzono badania nad naśladowaniem ludzkich synaps za pomocą tranzystorów. Wiadomo jednak, że ludzki mózg zawiera ponad 100 bilionów synaps, a implementacja ich wszystkich za pomocą tranzystorów wiąże się ze znacznymi ograniczeniami pod względem gęstości integracji i poboru mocy. Wraz ze wzrostem skali sieci neuronowych opartych na tranzystorach, ich wymagania dotyczące przestrzeni i pobór mocy dramatycznie rosną. Z tego powodu naukowcy skupiają swoją uwagę na nowym urządzeniu elektronicznym zwanym memrystorem, które może realizować charakterystyki bardziej zbliżone do ludzkich synaps.
Termin „memrystor” to połączenie słów „pamięć” i „rezystor”; odnosi się on do ultramałego urządzenia elektronicznego, które zachowuje wpływ przepływu prądu w przeszłości. Podczas gdy rezystor zazwyczaj określa natężenie przepływu prądu, wartość rezystancji memrystora zmienia się w zależności od całkowitej wartości prądu, który przez niego przepłynął. Zachowuje on również swój ostatni stan rezystancji nawet po odcięciu zasilania. Te cechy są uważane za istotną zaletę, ponieważ umożliwiają przechowywanie informacji bez potrzeby stosowania oddzielnego układu pamięci. Chociaż konwencjonalne tranzystory również mogą przechowywać informacje, wymagają dodatkowych obwodów, co zwiększa rozmiar urządzenia i podnosi pobór mocy. Z kolei memrystory mają prostą konstrukcję, zużywają mało energii i dobrze nadają się do wysokiej integracji; w rezultacie są badane jako kluczowa technologia w dziedzinie pamięci nowej generacji i obliczeń neuromorficznych.
Chociaż koncepcja memrystora została po raz pierwszy zaproponowana przez profesora Leona O. Chua w 1971 roku, nie spotkała się wówczas z dużym zainteresowaniem ze względu na szybki postęp technologiczny w dziedzinie tranzystorów. Jednak po tym, jak naukowcy z Hewlett-Packard z powodzeniem wdrożyli prawdziwy memrystor w 2008 roku, badania w tym zakresie nabrały tempa i obecnie memrystor jest uważany za jedną z kluczowych technologii w dziedzinie półprzewodników nowej generacji i sprzętu wykorzystującego sztuczną inteligencję.
Memrystor jest zasadniczo zbudowany z tlenku tytanu (TiO₂) umieszczonego pomiędzy platynowymi elektrodami. Dwutlenek tytanu dzieli się na dwa obszary o różnych właściwościach, w zależności od rozmieszczenia tlenu. Jeden obszar to dwutlenek tytanu (TiO₂), który jest całkowicie nasycony tlenem i w którym tlen prawie się nie przemieszcza; drugi to dwutlenek tytanu (TiO₂-x), w którym brakuje tlenu, co pozwala na stosunkowo swobodny przepływ tlenu. Ponieważ prąd przepływa swobodnie przez obszar, w którym tlen jest częściowo wyczerpany, nawet przy niskich napięciach, całkowity opór elektryczny maleje wraz ze wzrostem udziału tego obszaru. Elektrody platynowe są umieszczane nad i pod warstwą dwutlenku tytanu w celu przyłożenia napięcia.
Rozważmy teraz przypadek, w którym do górnej elektrody przyłożymy napięcie ujemne. Ponieważ ładunki tego samego rodzaju odpychają się, jony tlenu w pobliżu granicy faz przemieszczają się w kierunku przeciwległego obszaru. W rezultacie część obszaru, który był wcześniej nasycony tlenem, staje się obszarem, w którym prąd elektryczny przepływa swobodnie, ponieważ tlen ucieka, a obszar, w którym prąd płynie swobodnie, stopniowo się rozszerza. I odwrotnie, po przyłożeniu napięcia ujemnego do dolnej elektrody jony tlenu powracają do swojego pierwotnego kierunku, powodując kurczenie się obszaru o wysokiej przewodności elektrycznej, podczas gdy obszar z wystarczającą ilością tlenu ponownie się rozszerza. Zmiany te trwają tak długo, jak długo przyłożone jest napięcie, demonstrując pierwszą cechę memrystora: jego wartość rezystancji zmienia się w zależności od natężenia przepływającego prądu.
Dlaczego więc wartość rezystancji pozostaje niezmieniona nawet po wyłączeniu zasilania? Tranzystory również zmieniają swój stan w zależności od napięcia, ale zazwyczaj nie są w stanie utrzymać tego stanu po odłączeniu zasilania. Natomiast ponieważ układ atomów w samym tlenku tytanu zmienia się w memrystorze, stan końcowy pozostaje niezmieniony nawet po odłączeniu zasilania.
W regionach, gdzie występuje częściowy niedobór tlenu, występują dwa rodzaje jonów tytanu (Ti³⁺, Ti⁴⁺). Podczas ruchu jonów tlenu elektrony przemieszczają się między jonami tytanu, aby zachować równowagę ładunków, a w tym procesie niektóre jony Ti³⁺ przekształcają się w jony Ti⁴⁺. Ponieważ jony Ti⁴⁺, które niosą większy ładunek dodatni, silniej przyciągają ujemnie naładowane jony tlenu, ten transfer ładunku zachodzi naturalnie. Ostatecznie, nawet po usunięciu napięcia, nowy układ atomów pozostaje niezmieniony, więc rezystancja również zachowuje swój stan końcowy.
Mówiąc prościej, sytuacja przypomina sytuację, gdy jedna osoba siedzi na miejscu w metrze, a miejsce obok niej jest puste. Za każdym razem, gdy pociąg rusza, osoba ta przesuwa się o jedno miejsce na puste miejsce, ale liczba wolnych miejsc pozostaje na poziomie jednego. Tak jak zmienia się pozycja osoby, ale ogólna struktura miejsc pozostaje taka sama, tak w memrystorze zmienia się jedynie układ jonów tlenu i elektronów, podczas gdy ogólna struktura jest zachowana, pozwalając memrystorowi „zapamiętać” swój poprzedni stan.
Naukowcy zauważają, że ta cecha jest bardzo podobna do ludzkiej synapsy. W synapsach wydajność transmisji neuronowej zmienia się w miarę powtarzania tego samego sygnału; podobnie w memrystorach wartość rezystancji zmienia się przy wielokrotnym przepływie prądu. Ze względu na te podobieństwa memrystory są badane jako podstawowe komponenty komputerów neuromorficznych, naśladujących ludzki mózg. W rzeczywistości naukowcy opracowują różne rodzaje sprzętu opartego na sztucznej inteligencji, łącząc memrystory z układami CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor), aby naśladować zachowanie neuronów i synaps, a powiązane badania są obecnie w toku.
Za kilka dekad nawet automaty z napojami mogą zostać wyposażone w sztuczną inteligencję przypominającą ludzki mózg. Wyobraź sobie, że stoisz przed automatem i naciskasz przycisk, a maszyna rozpoznaje Twój odcisk palca lub inne dane biometryczne i mówi: „Wiem, jakiego drinka piłeś zeszłego lata”. Możesz po prostu odpowiedzieć: „To daj mi tego samego, co ostatnio”.
