V tej objavi na blogu bomo raziskali načela in značilnosti memristorjev – elektronskih naprav, ki posnemajo človeške sinapse – in njihov pomen v tehnologiji umetne inteligence.
Ko se prvič peljete s podzemno železnico, se vam ropotanje koles zdi nenavadno glasno. Ko pa vlak pelje mimo ene postaje za drugo, pride do točke, ko tega zvoka komajda opazimo. To je zato, ker so naši čuti postali desenzibilizirani, ko se isti dražljaj ponavlja. V nasprotju s tem se čutila avtomata ne desenzibilizirajo zlahka. Vzemimo za primer avtomat za pijačo. Avtomat natančno zazna, kateri gumb je bil pritisnjen, in nato toči ustrezno pijačo. Tudi če se ta postopek ponavlja ves dan, avtomat naslednji dan brez oklevanja izvede isto dejanje. Pri večini strojev delovanje ostane enakomerno tudi med tako ponavljajočimi se opravili. Kaj pa, če bi imeli stroji značilnost, da imajo svoje čutila otupljena, tako kot ljudje?
Senzorična utrujenost je tesno povezana s sinapsami. Sinapse so povezave med nevroni – živčnimi celicami, ki sestavljajo človeške možgane – in senzorične informacije se prenašajo v obliki elektrokemičnih signalov, ko prehajajo skozi nevrone in sinapse. Ko se isti signal prenaša večkrat, se učinkovitost nevronskega prenosa v sinapsi začasno zmanjša, kar povzroči pojav, znan kot senzorična utrujenost. Ali je torej mogoče te značilnosti sinaps posnemati v računalnikih?
Jedro običajnih računalnikov sestavlja nešteto tranzistorjev. Pravzaprav so bile že prej izvedene raziskave za posnemanje človeških sinaps z uporabo tranzistorjev. Vendar pa je znano, da človeški možgani vsebujejo več kot 100 bilijonov sinaps, in implementacija vseh teh s tranzistorji se sooča z znatnimi omejitvami glede gostote integracije in porabe energije. Z naraščanjem obsega tranzistorskih nevronskih mrež se njihove prostorske zahteve in poraba energije dramatično povečujejo. Zaradi tega raziskovalci svojo pozornost usmerjajo v novo elektronsko napravo, imenovano memristor, ki lahko implementira značilnosti, ki so bolj podobne tistim v človeških sinapsah.
Izraz »memristor« je združba besed »pomnilnik« in »upor«; nanaša se na ultra majhno elektronsko napravo, ki ohranja vpliv preteklega toka. Medtem ko upor običajno določa velikost toka, se vrednost upora memristorja spreminja glede na skupno količino toka, ki je stekel skozenj. Prav tako ohrani svoje zadnje stanje upora tudi po prekinitvi napajanja s tokom. Te lastnosti veljajo za veliko prednost, saj omogočajo shranjevanje informacij brez potrebe po ločeni pomnilniški napravi. Čeprav lahko tudi običajni tranzistorji shranjujejo informacije, zahtevajo dodatno vezje, kar poveča velikost naprave in poveča porabo energije. Nasprotno pa imajo memristorji preprosto strukturo, porabijo malo energije in so zelo primerni za visoko integracijo; zato se raziskujejo kot ključna tehnologija na področju pomnilnika naslednje generacije in nevromorfnega računalništva.
Čeprav je koncept memristorja prvi predlagal profesor Leon O. Chua leta 1971, takrat ni bil deležen veliko pozornosti, ker se je tehnologija tranzistorjev hitro razvijala. Vendar pa so po tem, ko so raziskovalci pri Hewlett-Packardu leta 2008 uspešno implementirali pravi memristor, so sorodne raziskave dobile pomemben zagon in danes velja za eno ključnih tehnologij na področju polprevodnikov naslednje generacije in strojne opreme za umetno inteligenco.
Memristor je v osnovi strukturiran s titanovim oksidom (TiO₂), stisnjenim med platinastima elektrodama. Titanov dioksid je razdeljen na dve območji z različnimi lastnostmi, odvisno od porazdelitve kisika. Eno območje je titanov dioksid (TiO₂), ki je popolnoma nasičen s kisikom in kjer se kisik komaj premika; drugo pa je titanov dioksid (TiO₂-x), kjer nekaj kisika manjka, kar omogoča relativno prosto gibanje kisika. Ker tok zlahka teče skozi območje, kjer je kisik delno izčrpan, tudi pri nizkih napetostih, se skupna električna upornost zmanjšuje z naraščanjem deleža tega območja. Platinaste elektrode so nameščene nad in pod plastjo titanovega dioksida za dovajanje napetosti.
Sedaj pa si poglejmo primer, ko je na zgornjo elektrodo priključena negativna napetost. Ker se enaki naboji odbijajo, se kisikovi ioni blizu vmesnika premaknejo proti nasprotnemu območju. Posledično del območja, ki je bilo prej nasičeno s kisikom, postane območje, kjer elektrika zlahka teče, ko kisik uhaja, območje, kjer tok zlahka teče, pa se postopoma širi. Nasprotno pa, če je na spodnjo elektrodo priključena negativna napetost, se kisikovi ioni premaknejo nazaj v prvotno smer, zaradi česar se območje z visoko električno prevodnostjo skrči, medtem ko se območje z zadostno količino kisika ponovno razširi. Te spremembe se nadaljujejo, dokler je napetost priključena, kar dokazuje prvo značilnost memristorja: njegova upornost se spreminja glede na količino tekočega toka.
Zakaj torej vrednost upora ostane nespremenjena tudi po izklopu napajanja? Tudi tranzistorji spreminjajo svoje stanje glede na napetost, vendar ga običajno ne morejo ohraniti po prekinitvi napajanja. Nasprotno pa se v memristorju, ker se atomska razporeditev znotraj samega titanovega oksida spremeni, končno stanje ohrani tudi po prekinitvi napajanja.
Na območjih, kjer kisika delno primanjkuje, obstajata dve vrsti titanovih ionov (Ti³⁺, Ti⁴⁺). Ko se kisikovi ioni premikajo, se elektroni premikajo med titanovimi ioni, da se ohrani ravnovesje naboja, pri čemer se nekateri ioni Ti³⁺ pretvorijo v ione Ti⁴⁺. Ker ioni Ti⁴⁺, ki nosijo večji pozitivni naboj, močneje privlačijo negativno nabite kisikove ione, se ta prenos naboja zgodi naravno. Konec koncev, tudi po odstranitvi napetosti, nova razporeditev atomov ostane nespremenjena, zato tudi upor ohrani svoje končno stanje.
Poenostavljeno povedano, je podobno situaciji, ko ena oseba sedi na sedežu v podzemni železnici, sedež poleg nje pa je prazen. Vsakič, ko se vlak premakne, oseba premakne en sedež na prazen sedež, vendar število praznih sedežev ostane enako. Tako kot se položaj osebe spremeni, celotna struktura sedežev pa ostane enaka, se v memristorju spremeni le razporeditev kisikovih ionov in elektronov, medtem ko se celotna struktura ohrani, kar mu omogoča, da si "zapomni" svoje prejšnje stanje.
Znanstveniki ugotavljajo, da je ta značilnost zelo podobna značilnosti človeških sinaps. V sinapsah se učinkovitost nevronskega prenosa spreminja, ko se isti signal ponavlja; podobno se pri memristorjih vrednost upora spreminja, ko tok teče večkrat. Zaradi teh podobnosti se memristorji raziskujejo kot ključne komponente nevromorfnega računalništva, ki posnema človeške možgane. Pravzaprav raziskovalci razvijajo različne vrste strojne opreme umetne inteligence s kombiniranjem memristorjev s CMOS (komplementarni kovinsko-oksidno-polprevodniškimi) vezji, da bi posnemali vedenje nevronov in sinaps, in s tem povezane raziskave trenutno potekajo.
Čez nekaj desetletij bodo morda celo avtomati za prodajo pijač opremljeni z umetno inteligenco, ki bo podobna človeškim možganom. Predstavljajte si, da stojite pred avtomatom in pritisnete gumb, le da avtomat prepozna vaš prstni odtis ali druge biometrične podatke in reče: »Vem, katero pijačo ste pili lansko poletje.« Morda boste preprosto odgovorili: »Potem mi daj isto kot zadnjič.«
